<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>dcm_hashimoto</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/dcm_hashimoto/</author_url>
  <blog_title>ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ</blog_title>
  <blog_url>https://nttdocomo-developers.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>AI・機械学習</anon>
    <anon>データ分析</anon>
    <anon>レコメンド</anon>
    <anon>論文・研究紹介</anon>
    <anon>アドベントカレンダー2025</anon>
  </categories>
  <description>サマリー 「RecSys Challenge 2025」において、ドコモチーム(SenseLab)として参加し、世界第3位に入賞しました。著名な企業や大学が合計416チーム参加するコンペでした。 RecSys Challenge では離反予測や購買傾向予測などECサイトにおける複数の異なる分析タスクで共通的に利用可能なユーザ埋め込みベクトル(Universal Behavioral Profile)を開発することが出題されました。 ドコモチームでは統計的な特徴量と3種類のグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた手法を開発しました。手法の論文およびソースコードは以下のリンクで公開されていま…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnttdocomo-developers.jp%2Fentry%2Fentry%2F2025%2F12%2F02%2F090000_0&quot; title=&quot;RecSys Challenge 2025 3位入賞解法紹介🥉 - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ&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>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/nttdocomord/20251202/20251202094242.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-12-02 09:30:00</published>
  <title>RecSys Challenge 2025 3位入賞解法紹介🥉</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://nttdocomo-developers.jp/entry/entry/2025/12/02/090000_0</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
