読者の行動データを用いたnote記事レコメンドをリファクタリングした話｜むっそ
noteのMLチームで主にMLOps関係の開発をしている、むっそです。 先日﹁読者の行動データを用いたnote記事レコメンドのMLパイプラインツアー﹂という題材でMLパイプラインについてご紹介いたしました。 今回はnoteの読者の行動データを用いたnote記事レコメンドをリファクタリングした話をしたいと思います。 ※前回の記事をまだ読んでいなくても、この記事は読めます！ ホーム画面の﹁あなたへのおすすめ﹂には、ユーザーがよく読む記事に近いレコメンドがされるAWS環境にてnoteユーザーの行動データを用いたnote記事レコメンド機能を提供しております。 リファクタリング前のAWSアーキテクチャリファクタリング前のAWSアーキテクチャ(左側がnoteリポジトリ/右側がMLリポジトリ)行動データを用いたnote記事レコメンドのリファクタリングする前のアーキテクチャを大まかに分解すると、下記のプロ
