BFFを使用した類似商品レコメンド機能

メルカリ・ソウゾウのブログより

初のソウゾウエンジニアインターンとして類似商品レコメンド機能をリリースしました！

まず、クライアントからBFF経由で渡ってきた商品IDを元に、バックエンド（similarseach)で商品名を加工し、Word2Vec という自然言語処理を使って200個の数値の組み合わせ（＝200次元のベクトル）にしています。【下図①〜③】

そこから類似の商品IDを見つけ、類似の商品IDをBFF経由でクライアントに渡して表示している仕組みです。【下図③〜④】

今回は「Word2Vec」と「BFF」というワードを知らなかったので勉強になりました。

Word2Vecを理解する - Qiita

Word2Vecは学習速度と未知の言語への対応が課題だそうですが、すでにそれをクリアする技術もあるそうです。

BFFとはなんなのか？ - Qiita

デバイスの多様化やマイクロサービス化によってコードが複雑化するため、解決策としてBFFが使用されます。

BFFが停止した場合に単一障害が起きてしまうことや、BFFごとに重複した処理をする箇所があることなどデメリットもあるそうです。

システム構成の設計はスクールで全然触れていなくて、こういった記事を見るたびにこんな作り方があるのか〜面白いな〜と毎回思います。まだまだ知識は足りませんが、要件に合わせて自分で考えられたらすごく楽しそうです。