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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は、協調フィルタリング(Collaborative Filtering)とMetric Learningを組み合わせたCollaborative Metric Learning (CML)とそこから発展したいくつかの論文を読んだので、まとめていきたいと思います。 割と新しめな研究だからか、あまり日本語の記事がヒットしないなと感じました。 オンラインでの計算量が大きくて大変なところを近似的に解くことで高速化できるのは魅力的だと思うので、この記事を通して興味を持ってもらえたらと思います。 Metric Learningについて

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 今回は、Factorization Machines(FM)やMatrix Factorization(MF)とベイズを絡めた研究を調べたのでまとめていきたいと思います。 FMはICDM2010で提案されて以来、様々な方向に発展しています。 Deepと組み合わされた研究や、Fieldという概念を加えた研究などがその一例です。 実際、ICDM2010でもっとも引用されている論文がFMだそうです。すごいですね。 モデル自体がシンプルで扱いやすく、特徴量が色々入れられるなど、メリットが大きいことが理由の一つかと思います。 今回の記事

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事は、情報検索・検索エンジン Advent Calendar 2019の3日目の記事です。 今回は、クリックや購入などの履歴といったimplicit feedbackを用いてランキング学習を行うBayesian Personalized Ranking (BPR)を紹介したのち、BPRから派生した研究をまとめようと思います。 以前はField awareなFactorization Machinesについて調べていたのですが、その過程でimplicit feedbackやランキング学習といった研究に興味を持ち、一ヶ月ほど

はじめに こんにちは。ぐぐりら(guglilac)です。 今回は最近興味を持って調べているField-awareなFactorization Machinesの近年の動向をまとめてみようと思います。 Factorization Machinesが提案された2010年から、Factorization Machines関連の研究はいくつかの方向に進んできました。 例えば、Factorization MachinesをDeep Learningと組み合わせた研究はその主流の一つで、xDeepFM [Lian+, KDD2018]までの流れが以下の記事でまとめられています。 DeepなFactorization Machinesの最新動向 (2018) 今回紹介するFieldという概念に関わるFactorization Machinesは、Deep + Factorization Machines