レコメンド系の記事が多くなっていて，別の記事も読んでいきたいのですが，またレコメンドの記事になります笑

検索系の記事も徐々に読んでいこうと思います！

今回はKooというインドのSNSサービスにおけるレコメンドシステムの話になります．この記事がレコメンデーションとパーソナライゼーションに焦点を当てた連載記事の第一回目になるみたいです．

Kooが提供するレコメンドの種類

• people recommendation
• topics recommendation
• feed personalization

レコメンデーションにおける重要な要素は，以下の2つ

• ユーザーの嗜好や意図を把握すること
• 類似のユーザー，クリエイター，コンテンツを特定すること

Introduction to Recommended for You

パーソナライズされたpeople recommendationは，ユーザーの周囲のネットワークとアプリでのエンゲージメントから計算されてレコメンドされている．

Recommended for You on the Feed

Signals in Recommended for You

Recommended for You (RFY)でどのようなシグナルに基づいてレコメンドを出しているか

• Multi-hop Connections
  • 自分がフォローしているユーザー，相互フォローのユーザーがフォローしているプロフィール
• Gaps in User Network
  • 自分をフォローしているユーザー，同期している電話の連絡先にいるユーザー
• Content Engagement
  • 自分がエンゲージしたコンテンツやクリエイターの情報を他の興味がありそうなクリエイターを推薦するのに役立てている
• Collaborative Filtering
  • implicit feedbackを活用して，自分と似た嗜好を持つユーザーを推薦する

Developments in RFY: The graph above shows the trend in daily average follow actions performed per user from RFY over the past few months