<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>diverse-tech</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/diverse-tech/</author_url>
  <blog_title>Diverse developer blog</blog_title>
  <blog_url>https://developer.diverse-inc.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>SageMaker</anon>
    <anon>AWS</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>Solr</anon>
  </categories>
  <description>こんにちは、Diverse Developer Blog です。 今回は、YYC のマッチング検索に、SageMaker 上で学習した Two-Tower Model のユーザー Embedding を使ったベクトル検索 (Solr KNN) を追加した話をします。 チャンスタイムやデイリーミッションといった既存のルールベースの行動導線は引き続き動かしつつ、「自分と温度感が近い相手」を ML ベースの検索で並行して返せるようにする、という構成です。 TL;DR これまで YYC のマッチング機会は、チャンスタイム（新規登録直後）やデイリーミッション（継続期）といったルールベースの行動導線で設計…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fdeveloper.diverse-inc.com%2Fentry%2F2026%2F04%2F13%2F084949&quot; title=&quot;出会いの「温度感」をマッチング検索に乗せるために Two-Tower Model と Solr KNN でやったこと - Diverse developer blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2026-04-13 08:49:49</published>
  <title>出会いの「温度感」をマッチング検索に乗せるために Two-Tower Model と Solr KNN でやったこと</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://developer.diverse-inc.com/entry/2026/04/13/084949</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
