.LOG（ドットログ）とは

ログリー株式会社が主催するエンジニアのためのイベントで、ログやデータに関する技術を主なテーマとして社内外から登壇者をお招きし、様々な技術の探求やエンジニア同士の交流を目的としています。

ご興味関心のあるエンジニア・学生の皆さま・スタートアップの皆さまに是非ご参加いただき、情報共有していく場にできればと思います。
飲み物や軽食を用意しておりますので、お気軽にご参加いただければ幸いです！

今回は、ネットワーキング中に日頃の学びや気付きをLT（ライトニングトーク）形式で発表していただく時間を設けました。 このテーマで話したいことがある！発表を聞いてひらめくものがあった！など、我こそは！という方は、ぜひネットワーキングの時間に発表してみてください。　 ドタ参歓迎！資料無くてもOKです！

会場

ログリー株式会社 東京都渋谷区道玄坂1-16-3 渋谷センタープレイス2F
※入り口の受付で connpass の参加票をご提示ください。

タイムテーブル

発表詳細

Neo4jが可能にするニュースを異なる言語、異なる地域で対照的に捉える技術 　〜レコメンド開発研究の現場から〜 (大久保 悟（おおくぼ　さとる）/ ログリー株式会社)

あるニュースを異なる言語、異なる地域で、どのように伝えているか知りたくなる時があります。
例えば「石油や天然ガスの輸送手段として注目されている北極海航路」のようなニュースの場合、ロシアやスウェーデン、イギリスやアメリカで、どのように伝えているか、知りたくなります。
このような用途においてNeo4jの持つ、多言語対応、高速多重Join、高速全文検索機能が、如何に威力を発揮するかを紹介します。

トラブルはELBから （黄 光川（こう こうせん）/ 株式会社ファンコミュニケーションズ）

アドネットワークのDSP、SSPは高いレスポンスが前提で成り立っています。0.1秒の遅延は機会損失につながり、サービスの質を低下させます。
今回、nendのSSP基盤の一部をお見せしながら、awsで発生したトラブルについて調査開始から解決までの経緯とあわせてご紹介いたします。

SpiderAFにおける機械学習を使った不正検知 （赤石 暁 （あかいし あきら）/ 株式会社Phybbit)

SpiderAFではログデータを元に様々な解析をしてアドフラウドを見つけ出しています。
いくつかの解析手法の中で使われている、機械学習を使った異常検知について紹介します。

LTご希望の方へ　※必ずお読みください

• LTテーマ：アドテクノロジーに関わることまたは明日から使えるノウハウ等
• 発表時間：5分（延長しません）
• ルール：自分ごと化できる内容であること、明日からでも実践できる具体的な取り組みやノウハウであること

自己紹介に加え、あなたが実際に取り組んだことやそこから学んだことをお話ください。
もしくは明日から使える実践的な学びやノウハウを発表していただいても構いません。
ただし、自社サービスをプレゼンする場ではありません。予めご了承ください。

こんな方にオススメ

• エンジニア部門に所属の皆さま
• IT技術を学習中の学生の皆さま
• IT・技術関連職の皆さま
• スタートアップの皆さま

注意事項

• 会場では Wi-Fi がご利用いただけませんので、テザリングやポケットWi-Fiなどのご利用をお願いいたします。
• 名刺を2枚お持ちいただきますようお願いいたします。
• ご参加対象外の方には当日ご参加をご遠慮いただく場合がございます。
• ご都合がつかなくなった場合は、お手数ですが connpass でキャンセルするか、主催者までご一報いただけましたら幸いです。

その他

• 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幸いです。（#ドットログ）

各種お問合せについて

ログリー株式会社 <pr@logly.co.jp>