予想記事の自動生成・配信システム
大規模な過去データ(約21GB)を構造化し、ランキング学習による着順予測から予想記事の自動生成、複数Web媒体への自動投稿までを一気通貫で行うシステムです。データパイプライン・機械学習・コンテンツ生成・ブラウザ自動化を組み合わせ、毎日のメディア運営を無人化しました。
実装のポイント
- 約21GBの生データを構造化するETLパイプライン
- LightGBM(LambdaRank)によるランキング学習で着順を予測
- 予測結果を読み物として成立する記事へ自動整形
- Playwrightによる複数媒体への自動投稿とスケジュール運用