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ここでは、Wantedly のプロダクトにおける推薦システムについて紹介します。
推薦システムは、ユーザーの好みや行動傾向に基づいてどのコンテンツを提示するかを制御する技術を指し、オンラインショッピングや映画・音楽のストリーミングサービスなど、さまざまなサービスで使われています。例えば、Amazon の「お客様におすすめの商品」や Netflix の映画推薦などがイメージしやすいと思います。
によると、推薦システムは「複数の候補から価値のあるものを選び出し、意思決定を支援するシステム」と定義されています。複数の候補から価値のあるものを選び出すだけでなく、それをユーザーに適切に提示するところまでが推薦システムになるため、データ基盤や機械学習、バックエンド、フロントエンドなど多くの技術領域によって成り立っています。
サービスにたくさんの魅力的なコンテンツがあっても、ユーザーがそのコンテンツに出会うことがなければ決して価値は生まれません。ユーザーが成功体験を得られるよう、次のような課題を解消するために推薦システムが必要となります。
膨大な選択肢: サービス内に存在するアイテムは膨大な量にのぼり、ユーザーがその中から自身のニーズに合致したものを見つけ出すことは困難である
自己理解の難しさ: ユーザーは自身のニーズを完全に理解できておらず、それはコンテキストや時間によっても変動する
ユーザーへの募集の推薦（例：募集一覧の募集の並び順）
採用担当者への候補者の推薦（例：スカウト一覧の候補者の並び順）
ユーザーへのユーザーの推薦（例：ユーザープロフィールの「あなたの知り合いかも」枠）
Wantedly Visit における推薦システムの概略図を以下に示します。
https://github.com/wantedly/visit-recommendation
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