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Semelhante a U-NEXTの動画配信ログ収集・分析、レコメンドエンジンを支えるトレジャーデータ (20)
U-NEXTの動画配信ログ収集・分析、レコメンドエンジンを支えるトレジャーデータ
- 8. 7
• ビデオ見放題
• 雑誌読み放題
• 最新映画約2本分
• コミック・書籍約2冊分
• 全国の対象映画館で映画チケットの割引
定額見放題
1,000ポイント
見放題+毎月1,000ポイント付
4 アカウント HD 1080p ダウンロード 視聴
1,990円
pt
∞
- 11. 10
•U-NEXT TV app
•PC browser
(IE, Edge, Chrome, Firefox)
•iOS Mobile/Tablet app
•iOS Mobile/Tablet app Chromecast
•iOS Mobile/Tablet browser
•Android Mobile/Tablet app
•Android Mobile/Tablet app Chromecast
•Android Mobile/Tablet browser
•Android TV app
•Smart TV app
•ACTVILA TV app
•Other Set Top Box app
アニメ放題
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マルチデバイス
- 28. 27
Treasure Dataの役割
1. データの保存
2. データの加工
3. データの集計、分析
A) レコメンド演算に必要なデータ
• 各種ログデータ(視聴履歴、評点データ、お
気に入り登録履歴)
• 作品データ、ユーザーデータ
B) レコメンドの評価に必要なデータ
• 各種ログデータ(視聴履歴、評点データ、お
気に入り登録履歴)
• 各ユーザーのレコメンド履歴(topページの
並び)
• ◯億件/day
超大量のデータを保存
- 29. 28
Treasure Dataの役割
1. データの保存
2. データの加工
3. データの集計、分析
A) レコメンドエンジン向けにデータを前処理
• ユーザーの視聴履歴、評点データ、お気に入
りデータを集計、スコア化
• 視聴ログと作品データから完走率を求め、ス
コア付与
• ◯億レコード以上のデータ→◯千万レコード
以上のレコメンド演算用データへ加工
処理速度が速く、レコメンドの計算時間を短縮
- 30. 29
Treasure Dataの役割
1. データの保存
2. データの加工
3. データの集計、分析
A) レコメンドの評価
• ABテストの評価
• 視聴回数、時間の集計
• 再現率、適応率の算出
• レコメンド履歴と視聴ログからアルゴリズム
の精度を算出
B) Tableauと連携したデータの可視化
• 集計データの可視化
• グラフ化
クエリが早く、試行錯誤しながら快適に分析