F@N Ad-Tech Blog

株式会社ファンコミュニケーションズ nend・nex8のエンジニア・技術ブログ

RPGツクールMVでnendの広告を出すプラグイン(非公式)を作ってみた ※副産物でcordova プラグイン(非公式)も作った

こんにちは。
nendSDK担当のt_kinamiです。

以前に 力技でインタースティシャル広告を出す記事を書きましたが、
今回改めて、広告を出すプラグインを作ってみました。
今度はAndroidでも使えます!
バナーも出せます!!

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Hivemall Meetupで発表してきました

こんにちは、情報科学技術研究所のデータサイエンティストt_sakaiです。

9/8に開かれたHivemall Meetupで弊社からk_oomoriとt_sakai(私)が登壇してきました!

弊社のエンジニア以外にも、オンラインハンドメイドマーケットのminneさんやHivemall開発者の油井さんの発表があり、とても面白かったです。 Hivemallを実際に使っている参加者の方も多く、機械学習への注目が集まっていることを強く感じました。

Meetupの際に使用した発表資料を下に貼っておきます。

t_sakai: Hivemallを半年使ってみたノウハウ speakerdeck.com

k_oomori: Matrix Factorization, Factorization Machinesの裏側

www.slideshare.net

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iOSアプリでSDKを使わないでバナーを表示(WKWebView編)

こんにちは。
nendSDK担当のt_kinamiです。

だいぶ前に"iOSアプリでnendSDKが使えなくてもnend広告を表示する方法"という記事がありました。
本来はSDKを使って広告を表示していただきたいところですが、
現在もなんらかの理由によりSDKを導入できないが、広告表示によるパフォーマンス低下を軽減したいという方向けに、
今更ですが、WKWebViewクラスを使った、バナーの表示方法について書いてみます。

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一歩Matrix Factorization、二歩Factorization Machines、三歩Field-aware Factorization Machines…『分解、三段突き!!』

 こんにちは、k_oomoriです。最近、機械学習の分野でFactorization Machines (FM)という手法があることを知りました。Matrix Factorization (MF)は知っていたのですが、共にfactorizationという単語を含んでいるため、何か関係があるのだろうか?と気になり調べてみました。
 ここではサンプルデータとしてFactorization Machinesの論文で使われていたものを使用します。

タイタニック (TI)ノッティングヒルの恋人 (NH)スターウォーズ (SW)スタートレック (ST)
Alice (A)531
2010-12010-22010-4
Bob (B)45
2009-52009-8
Charlie (C)15
2009-92009-12
表1. 映画に対する評価

Alice, Bob, Charlieの3人が4本の映画作品に対して評価をしたものです。上段が評価値、下段が評価を行った年月を表します。また空欄は未評価であることを示しています。問題設定としては、この未評価の部分を推定し、高評価になりそうな作品を推薦(レコメンド)したいとします。

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CTR予測モデルの性能評価

こんにちは、最近はエンジニアよりデータサイエンティストとしての仕事が多くなってきたt_sakaiです。

入社後4ヶ月、ようやくアウトプットを出せるようになってきました。

本記事について

先日Treasure Data Tech Talkという勉強会に登壇して、機械学習を用いてリアルタイムCTR予測を行う発表をしてきました。

その時に用いた資料がこちらです。

この資料では、以下のような内容が説明されています。

  • 機械学習によるCTR予測
  • nex8でのリアルタイムCTR予測システムの構成
  • ScalaからTreasureDataを使う際のノウハウ

上記スライドは機械学習の知識がない人にも分かるように作ったので、本ブログ記事ではもう少し踏みこんで、作成した予測モデルの性能評価方法について説明しようと思います。

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