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[新] SIGIR2018 報告会 〜世界の検索テクノロジーとメルカリの未来〜

イベント内容

イベント概要

世界合計1億ダウンロード、毎日100万品以上の出品数を突破してなお急成長を続けるメルカリ。その中にあって、メルカリの検索チームは、世界的にもユニークな「C2Cマーケットプレイスにおける商品検索」の大胆な改善に挑んでいます。

今回、情報検索分野の技術的なインプットを目的に、ミシガン大学で7月8日〜12日にかけて開催された「ACM SIGIR2018」に参加してきました。来年もメンバーで行く予定です。

この「SIGIR2018 報告会」では、そこで得てきた発表内容の一部をサマリーしてプレゼンをさせていただき、いまメルカリ検索チームが取り組んでいる事例なども紹介させて頂きます。それを話のネタに、ゲストのみなさんと交流できる場にできたら嬉しいです。

  • 大量のデータから得られるSignalを元にサービス改善したい検索エンジニアの方
  • データ基盤の構築経験があるインフラエンジニアの方
  • AIを活用した検索改善にチャレンジしたい機械学習エンジニアの方
  • データ分析に強いエンジニアやデータサイエンティストの方
  • GCPを活用したMicroservice化に興味があるBackendエンジニアの方

などが、日々の仕事や興味関心に直結する方たちだと思います。

それでは、当日は飲み物と軽食を用意してお待ちしております!!

ACM SIGIRとは?

ACM SIGIRは、情報検索技術における世界最大級の国際学会です。

  • ACMは「Association for Computing Machinery」の略
  • SIGIR(シグアイアール)は「Special Interest Group on Information Retrieval」の略称であり、計算機科学の学会であるACMにおける「情報検索」に関する分科会
  • ACM SIGIRは年に1度、国際会議を開催しており情報検索分野における最もメジャーな国際会議として世界的に存在感が高い

発表の一部

ミシガン大学の様子

登壇企業

  • Alibaba
  • Amazon
  • Bloomberg
  • eBay
  • Didi
  • Airbnb
  • Linkedin
  • Etsy
  • Spotify など

SIGIR2018当日のセッション事例

  • Knowledge Extraction and Inference from Text: Shallow, Deep, and Everything in Between
  • Information Discovery in E-commerce
  • Deep Learning for Matching in Search and Recommendation
  • Efficient Query Processing Infrastructures
  • Turning Clicks into Purchases: Revenue Optimization for Product Search in E-Commerce

申込方法

connpassよりお申し込みお願いします

タイムテーブル

開始 終了 スケジュール内容
19:00 19:30 受付開始
19:30 19:40 オープニング&SIGIR2018の紹介と所感 by Tairo Moriyama
19:40 19:50 Learning to Rank for E-Commerce by Yanpeng Lin
19:50 20:00 Machine Learning in E-commerce Search by Hao Zhang
20:00 20:10 Web Search VS Shopping Search by Akira Ishino
20:10 20:20 mercariのパーソナライゼーション事例 by Kenji Sugiki
20:20 21:20 懇親会
21:20 21:30 クロージング

登壇者紹介

Tairo Moriyama 森山 大朗 (@tairo)

早稲田大学卒業後、リクルートやHR系スタートアップ立ち上げを経て株式会社ビズリーチに入社。求人検索エンジンの開発と検索改善にエンジニアとして従事。2016年11月にメルカリに入社してからは、US/JP版メルカリの検索改善やパーソナライズ、AIを活用した新機能をリリース。並行してCREを立ち上げ、メルカリCSの技術的な改善を推進した後、現在はSearchチームの Engineering Manager 兼 PM

Akira Ishino 石野 明 (@akrisn)

1999年より機械学習、情報検索の分野で九州大学および東北大学において研究活動に従事。その後、2008年からGoogleにてソフトウェアエンジニアとしてモバイル、広告、検索の開発に携わる。2015年、Quelon、ワークスアプリケーションズを経て、2018年6月よりメルカリ Principal Engineer。Searchチームにおいて検索システムの改善に取り組む。工学博士(北海道大学)。

Hao Zhang

Master's degree and PhD in Engineering from the University of Tokyo in 2011 and 2014 Researcher, data scientist and business intelligence analyst at the University of Tokyo, Rakuten, and Indeed. In 2017, I joined Mercari, Inc. as a machine learning engineer. My research interests are in information retrieval, machine learning, and wearable sensing. I worked on learning to rank for information retrieval, product clustering, classification models using text, etc.

Kenji Sugiki 杉木 健二

2010年から、楽天、リクルート、Emotion Intelligence、ユーザベースにおいて、サーチエンジン、レコメンド・パーソナライズ、アドテクの開発や機械学習によるサービス改善に従事。インフラ設計からソフトウェア開発、データサイエンスまで幅広く担当。2017年メルカリ入社後も、検索機能改善やパーソナライズなどのモデル設計からサービス開発まで従事。博士(情報科学)

Yanpeng Lin

Majored computing science at Kobe University, Graduate school of informatics. Joined Rakuten from 2013 to 2015 focused on Rakuten ICHIBA ranking system development. After that, joined MonotaRO as a machine learning engineer committed on improving search quality and recommender systems. Now at Mercari, scratching search LtR system and models.

会場

株式会社メルカリ ( 東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー18F )

19:00開場、19:30 開始の予定です。

六本木ヒルズ森タワーのLL階に 専用受付カウンター を設置いたします。 受付票のご提示をお願いします。入館証を発行させていただきますので、お持ちになって18Fイベント会場までお越しください。 19:30になりましたら、専用受付カウンターを撤収いたします。

当日は、御本人確認のためにお名刺を2枚ご持参下さい。

19時30分以降の受付につきましては、六本木ヒルズ森タワーの受付カウンターにて、__弊社社名__と後ほど参加確定の方にメッセージでお送りいたします__入館予約番号__をお伝えいただき、発行される入館許可証をお持ちになって、Bホールのエレベーターより18Fまでお越しください。なお、お帰りの際に入館許可証に弊社担当社員のサインが必要となっております。

その他の注意事項

  • ゲスト用の Wi-Fi があります。
  • 入館・退館のやり方はよく目を通しておいてください。
  • 会場設備の関係上、イベント終了後は速やかに撤収となります。
  • ブログ・ツイッター等での発信は積極的にしていただけるとありがたいです。
  • 都合が悪くなった場合は早めのキャンセル処理をお願いします。

注意事項

※ こちらのイベント情報は、外部サイトから取得した情報を掲載しています。
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。
2018/09/03(月)
19:30〜21:30
参加者
80人 / 定員80人
会場
株式会社メルカリ
東京都港区六本木6-10-1(六本木ヒルズ森タワー18F)