ZOZOTOWN新卒1年目がキャッチアップに使った推薦システム関連の読み物たち

本記事は ZOZO Advent Calendar 2025 シリーズ 8 の 1 日目です。

はじめに

ZOZO新卒一年目機械学習エンジニアの小倉です。
推薦チームに配属となってキャッチアップに使用させていただいた読み物たちを羅列します。

本

1. 推薦システム実践入門

スライド系資料

2. ZOZOTOWNのホーム画面をパーソナライズすることの難しさと裏話を語る

3. 「短期的な売り上げ」から「長期的な顧客価値」へ。

4. クリック率を最大化しない推薦システム

5. DMMのあちこちをパーソナライズする推薦システム

6. スタンプショップの推薦枠に2-stage制を導入した事例紹介

7. クックパッドが取り組むレシピレコメンドの面白さと難しさ

8. 推薦システムを本番導入する上で一番優先すべきだったこと〜NewsPicks記事推薦機能の改善事例を元に〜

9. 商品レコメンドでのexplicit negative feedbackの活用

10. ABEMAにおけるContextual Banditを用いた推薦システムの導入と効果検証

11. ABEMAにおけるLLMを用いたコンテンツベース推薦システム導入と効果検証

12. 商品比較サービス「マイベスト」におけるパーソナライズレコメンドの第一歩

テックブログ系

13. Modernizing Home Feed Pre-Ranking Stage （Pinterest）

14. ナレッジグラフを使った解釈可能な推薦システム（メルカリ）

15. 協調フィルタリングとベクトル検索エンジンを利用した商品推薦精度改善の試み

16. Two Decades of Recommender Systems at Amazon （Amazon）

17. ヤフートップページの裏側：記事推薦システムの試行錯誤と今後の挑戦 (Yahoo!)

18. Scaling the Instagram Explore recommendations system (Meta)

19. Netflix Research

コンペ系資料

20. Kaggle H&M 1st Place Solution

21. Kaggle H&M 2nd Place Solution

22. Kaggle H&M 3rd Place Solution

23. Kaggle OTTO 1st Place Solution

24. Kaggle OTTO 7th Place Solution

25. N=1の推薦系コンペの戦い方

26. atmaCup #16 1st Place Solution

27. RecSys Challenge 2025 1st Place Solution