dcm-kawabata https://blog.hatena.ne.jp/dcm-kawabata/ ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ https://nttdocomo-developers.jp/ AI・機械学習 アドベントカレンダー2025 データ分析 ドコモR＆D戦略部、川畠雄司です。普段は仮想ユーザーモデルを用いて実ユーザーの行動を予測する「仮想マーケティング」技術の研究や、その社会実装に向けた開発・運用に従事しています。 本記事では「Two-Towerモデル」について解説します。 Google（YouTube）をはじめとするビッグテック企業の推薦システムでも採用されているこのアーキテクチャは、大規模なデータからユーザーの好みを高速かつ高精度にマッチングさせる技術として、近年のデファクトスタンダードになりつつ？あります。今回はその仕組みと実装について紐解いていきます 1. そもそもレコメンドとは 2. Two-Tower モデルとは？ t… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnttdocomo-developers.jp%2Fentry%2F2025%2F12%2F19%2F090000_2" title="Two-Tower レコメンドをちゃんと理解する ― TFRS / 対照学習 / HNSW まで - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/nttdocomord/20251219/20251219090032.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-12-19 09:00:00 rich https://nttdocomo-developers.jp/entry/2025/12/19/090000_2 1.0 100%