20 posts técnicos sobre sistemas de recomendação

Uma lista de posts técnicos de especialistas que pesquisam e desenvolvem sistemas de recomendação no trabalho, em empresas como Kakao, LINE, Naver, Karrot Market e Bunjang

1. Como fazemos recomendação de música no Melon? - Jaeho Jeon (equipe de recomendação da Kakao)

2. O novo desafio da LINE Timeline, parte 1 – Discover para explorar conteúdo recomendado e o novo modelo de assinatura Follow - Gyeongbok Lee (LINE)

3. A tecnologia de IA ‘RIYO’ foi aplicada aos termos de busca em alta da Naver, diferenciando o ranking de buscas para cada usuário de acordo com sua escolha - Blog Diary da Naver

4. Seis técnicas (descrições) sobre o poder da recomendação no Brunch - Gyumin Choi (equipe de recomendação da Kakao)

5. Sistema de recomendação com deep learning em produção - Mooik Jeon (Karrot Market)

6. Recomendação personalizada com deep learning - Mooik Jeon (Karrot Market)

7. O serviço de recomendação de filmes “bons para ver junto”, recomendado pelo AiTEMS, será lançado. - Blog de Busca da Naver

8. Até produtos “bons para ver junto” de forma personalizada: apresentando a recomendação de compras baseada em tópicos de estilo (AiTEMS) - Blog de Busca da Naver

9. Desenvolvimento do sistema de recomendação da Bunjang e relato após a adoção Part3 - Myeonghwi Lee (Bunjang)

10. Desenvolvimento do sistema de recomendação da Bunjang e relato após a adoção Part2 - Myeonghwi Lee (Bunjang)

11. Desenvolvimento do sistema de recomendação da Bunjang e relato após a adoção Part1 - Myeonghwi Lee (Bunjang)

12. [Tecnologias pesquisadas pela Naver] Sistema de recomendação de lugares baseado em IA AiRSPACE - Blog de Busca da Naver

13. A tecnologia de recomendação automática de notícias da Naver apresentada na CIKM2017 - Hujung Jeong (Busca da Naver), Geunchan Park (Naver AiRS)

14. A evolução do motor de recomendação KakaoI - Injae Seong (equipe de recomendação da Kakao)

15. A tecnologia do AiTEMS, que cria uma plataforma de compras satisfatória tanto para usuários que não compram com frequência quanto para novos vendedores - Jeongtae Lee (Naver Personal Shopper), Byeongseon Park (grupo de comunicação da Naver)

16. ‘AiTEMS’, sistema de recomendação personalizada de produtos com base em deep learning que encontra itens ideais para o seu gosto - Jeongtae Lee (Naver Personal Shopper), Byeongseon Park (grupo de comunicação da Naver)

17. O assistente de IA na palma da mão, algoritmo de recomendação - Sanghyeok Jeon, Gwangseop Kim (equipe de recomendação da Kakao)

18. O segredo do algoritmo de IA de recomendação de notícias da Kakao, ‘RUBICS’ - Brunch de pesquisa em políticas e indústria da Kakao

19. Apresentando o sistema de recomendação baseado em inteligência artificial AiRS - Blog Diary da Naver

20. RUBICS – sistema de recomendação em tempo real da Kakao - Sangwon Seo (equipe de recomendação da Kakao)