読者の行動データを用いたnote記事レコメンドのMLパイプラインツアー

読者の行動データを用いたnote記事レコメンドのMLパイプラインツアー｜むっそ

行動データによる記事推薦の学習・推論・保存パイプラインを紹介。

noteの実装者がGlue、SageMaker、SQS、DynamoDBを使う定期処理を段階別に説明する。

学習・学習工程：読了などの行動データを抽出し、BPRによるモデルを学習してS3へ保存する。／確認 2026-09-14／https://note.com/mussso/n/n25e01c798e84

学習・推論と保存：バッチ推論の結果をSQSとLambda経由でDynamoDBに登録し、推薦記事として利用する。／確認 2026-09-14／https://note.com/mussso/n/n25e01c798e84

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2022年の構成紹介。推薦特徴量の詳細は省略され、抜粋コードは完全な再現手順ではない。

出典：むっそ「読者の行動データを用いたnote記事レコメンドのMLパイプラインツアー」／公開・更新情報：2022-10-14／確認日：2026-09-14／https://note.com/mussso/n/n25e01c798e84

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