慶應義塾大学で「Mobageの大規模データマイニングとサービス洗練」の講義をします

4900万人以上の登録会員をかかえるソーシャルゲームプラットフォーム「Mobage」では、1日35億超の行動情報が蓄積されています。これらの大規模行動データを対象に、日々データマイニング・機械学習等の各種方法論を活用したサービス開発・洗練を行い、ユーザ体験に還元しています。

実際のサービスで高い効果を出すためには実は単なる手法の知識だけでは不十分で、ユーザ価値高い課題設定、洗練サイクルまで考慮したサービス設計・ログ設計、等々、非常に重要な要素があります。また大規模データを活用するためには、分散技術を活用しいかにアルゴリズムを大規模分散させるかも同じく重要な要素です。

本講義では、Mobage Platform での Personalizationを例に、上記実サービス活用を行うために重要な要素を説明します。実際に大規模サービスでデータマイニング・機械学習を活用し効果高い仕組みを作り上げるために必要な、考え実行すべきことと技術に関しお話しします。

DeNAの11人の豪華執筆陣によりMobageの各技術領域の執筆が行われています。私も13章の「大規模データマイニング」を執筆しています。興味がある方はこちらもぜひ。

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