Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
はてなのニュースアプリ「Presso」が登場、他のアプリとの違いと使い方を解説
スマートフォン向けのニュースアプリと言えば、最近テレビCMの放送も開始した「Gunosy（グノシー）」を思い浮かべる人が最も多いのではないでしょうか。しかし、実際にはSmartNews、Vingow、Antennaなどなど競合の多い分野となっています。 その分野に満を持して登場したのがはてなブックマークなどの人気ウェブサービスを提供するはてなが開発した「Presso（プレッソ）」です。 ということで今回は「Presso」と他のニュースアプリの違いと使い方を紹介したいと思います！ 「Presso（プレッソ）」と他のニュースアプリが配信する記事の違いについてニュースアプリの違いにはインタフェースやアプリのデザイン、機能などいろいろあるわけですが、今回はニュースアプリにおいて最も重要な配信されるニュースの違いにとどめておきます。 まず、SmartNewsはTwitterでつぶやかれている記事をリ
Presso
353,857,278件ものエントリーが集まる国内最大規模のソーシャルブックマーク。 ネット上に集まる「発見」と「注目」で、毎日の情報収集をスムーズに。
なぜWeb業界注目のアプリは"変節"した？──Gunosy路線転換の2つの理由を考える
『Gunosyとは簡単に言うと「興味にそったニュースや記事をあつめてくるサイト」です』 2011年10月25日のサービス立ち上げ時に、Gunosyの共同創業者であり現共同CEOである福島良典氏が宣言したGunosy（グノシー）の初期の定義だ。 ユーザの興味に合わせてパーソナライズしたニュースや記事を配信するコンセプトとサービスの質は、アーリーアダプター層の心の琴線に触れた。サービスの利用者数は順調に増加し、2013年9月には60万人を突破。広告も活用し、ダウンロード数は伸び続け、現在170万ダウンロードに達している。 そして今、iPhone向けアプリで路線転換と言っても過言ではない大幅アップデートを実施したGunosyは、「今日のニュースを3分でまとめ読み」というコピーでサービスを紹介している。App Storeでは最初に次のような説明がなされている。 ◆3分で読める今日のニュースをあなた
NHK NEWS WEB ニュースベンチャー 参入相次ぐ 〜ネット報道の新潮流①〜
通勤電車の中や信号待ちの空き時間に気になるニュースをスマホでサクッとチェック。スマートフォンの普及で、今、新しいニュースアプリが相次いで登場しています。これまであまり大きな変化が見られなかったニュースメディアの世界に、さまざまなベンチャー企業が参入し始めているのです。（ネット報道部 三島英敬） “ニュースの築地市場”を目指す おととし１０月から本格的な提供を始めた「ｖｉｎｇｏｗ」（ビンゴー）の最大の特徴は、利用者が知りたい情報を自動的に提供できることです。 あらかじめ自分が興味のあるジャンルをアプリに登録すると、インターネットに流れる１日３万から４万のニュースから、コンピューターがテーマに合ったものを自動的に検索してリアルタイムで配信してくれます。 ジャンルの種類は１０万以上。利用者のどんな細かいニーズにも応えることができると言います。また、アプリを使い込めば使い込むほど、コンピューター
レコメンドエンジンを実装する場合に参考となる資料 - 理想未来ってなんやねん
Amazonのおすすめ商品や、mixi、Twitter、Facebookの『知り合いかも？』のようなレコメンドエンジンを実装する場合に参考となる資料についてメモとして記載しておきます。 本 WEB+DB PRESS WEB+DB PRESSで何度かレコメンドエンジンに関する特集が組まれています。 号 特集 Vol.49 速習レコメンドエンジン Vol.57 レコメンドエンジン開発に挑戦――関連記事を導き出すしくみを知る Vol.66 きっちりわかるアルゴリズム 〜文字列検索，圧縮，レコメンド〜 Vol.49および、Vol.57については現在総集編が販売されているで、そちらを購入した方が良いかもしれません。 WEB+DB PRESS 総集編 [Vol.1?60] 作者: 森田創,cho45,ミック,増井俊之,山本陽平,角谷信太郎,中島拓,縣俊貴,大塚知洋,伊藤直也,小飼弾,WEB+DB PR
TechCrunch | Startup and Technology News
Live Nation says its Ticketmaster subsidiary was hacked. A hacker claims to be selling 560 million customer records. An autonomous pod. A solid-state battery-powered sports car. An electric pickup truck. A convertible grand tourer EV with up to 600 miles of range. A “fully connected mobility device” for young urban innovators to be built by Foxconn and priced under $30,000. The next Popemobile. Ov
Facebookがまたニュースフィードの表示アルゴリズムを変更 ページに影響
米Facebookは8月24日（現地時間）、ニュースフィードに高品質な投稿を表示させる取り組みの一環として、ページの投稿（オーガニックなもの）の品質を判定する新しい機械学習システムを表示ランキングアルゴリズムに組み込んだと発表した。 この影響を受けるページはそれほど多くはないとしているが、スパム的な投稿やFacebookが“低品質”だと判定した投稿は相対的に表示機会が減ることになる。 このシステムは、数千人のユーザーを対象に実施した投稿の品質についての調査結果に基づいて構築したという。一部のユーザーでのテストでは、高品質の投稿をニュースフィードの上部に表示したところ、その投稿の交流度（いいね！やシェア、コメントなどの頻度）が大幅に上がった。また、ニュースフィード上で非表示にされる投稿が減ったという。 このシステムは数千のファクターを用いる複雑なものだ。例えば、ページ投稿が非表示にされた頻度
Gunosyの精度が上がらないのは「クソ記事送るなカス」ボタンがないからでは？ - やまもといちろうBLOG（ブログ）
二ヶ月ほど我慢して使っておりましたGunosy、相変わらずさっぱり読みたい記事の量が増えず、毎日25個下まで読んで、溜息をつきながらすでに既読の記事を2個3個読みにいってはせっせとダミーアカウントに情報を蓄積しています。その知能レベルはハツカネズミ状態で、ちっとも成長してくれません。 Gunosy炎上事件でその先が霞む向こうに理想のはてなを見た http://kirik.tea-nifty.com/diary/2013/05/gunosy-00a5.html クラスター分けが不味いのか分類やウェイト付けがうまくいっていないのか分かりませんが… このままではmixiの軍門に降って丁稚、雑巾がけから始めるほかありません。逆に言えば、それだけ未来予測気味に人の興味関心をオールジャンルで読み解くということのむつかしさとも言えるわけですが、使うほどに賢いと宣伝するからにはもう少しどうにかならなかった
Gunosyがはてブ依存から脱却するために - novtan別館
思っていたよりも各所で話題になっていてGunosyにとってはプラスの面もマイナスの面もあったかなというこのGWでしたね（関係者っぽいｗ）。 僕のエントリはわりかしGunosyに好意的だと自分では思っていたんですが、そうでもないのかな。そもそも僕自身ウェブでのリコメンドシステムというのがあまり好きではないため、自分では使うことはないかなーと思いつつ書いているのがいけないのかもしれません。 リコメンドシステムそのものが嫌いか、というとそういうわけでもなく、例えばタワーレコードとかに行って熱い（暑い？）ポップがあったら試聴してみるじゃないですか。オススメってのは魂の共有なんですよ！大げさだけど！ジャズコーナーいったら普段歯牙にもかけられないビッグバンドのCDにやたら熱いコメントがされてて「そうは言うけど百戦錬磨の古強者である俺様を満足させられるCDなぞ生半可なビッグバンド愛の持ち主じゃないと推薦
いまさらGunosy叩いている人って情弱なんじゃないの？ - novtan別館
幸い僕は多数のキュレーターを抱えておりまして、自分好みの記事を見つけるのにそれほど手間がかかるわけでもございませんし、自ら発見した有用な記事については僕の側から展開することもありますね。まあはてブのお気に入りとお気に入られなわけですが。 とはいえ、きっかけは仕組みに対する指摘。 つまりは「はてなブックマークの再編集サービス」に過ぎない。 それ以上でもそれ以下でもない。みんなが夢を見ているような夢のAI（人工知能）システムとは程遠いのだ。 http://angra.hatenablog.com/entry/2013/05/03/Gunosy%E3%81%AE%E3%83%AC%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%89%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%B3%E3%81%AE%E4%BB%95%E7%B5%84%E3%81%BF%E
Gunosyはこんなもんだし、自称情報強者落ち着きなさいよという話。
［衝撃］Gunosyはただの「はてブ拡張サービス」だった？衝撃の分析まとめ – NAVER まとめ [Gunosy検証] やっぱり全部はてブだった＆流用の痕跡もあった – NAVERまとめ 検閲？Gunosyが自社批判記事を一切配信しなかったことが判明 – NAVER まとめ Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 近い将来、Gunosyが私達から奪うもの ここ最近のGunosy関連の批判についての所感 – Gunosy blog ゴールデンウィーク後半、Gunosyがかなり話題になっているようです。 が、こう様々な発言を見ていると、ちょっとなんだかなぁと思うところもあるので、これまで思っていたところについて書いておきたいと思います。 ■Gunosy配信記事とホッテントリがカブる件について 「Gunosyの情報はどれもこれもはてブがついているものばかり。はてブをまとめ直しているだけだ
Gunosy炎上事件でその先が霞む向こうに理想のはてなを見た - やまもといちろうBLOG（ブログ）
Gunosy、それは君が見た光、僕が見た希望 Gunosy それはふれあいの心幸せの青い雲 青雲 と、若い人は全スルーという古すぎるネタで衝撃の枕からスタートしたわけなんですけれども、Gnosyが叩かれておりました。 ［衝撃］Gunosyはただの「はてブ拡張サービス」だった？衝撃の分析まとめ http://matome.naver.jp/odai/2136759618730082401 Gunosyのレコメンドエンジンの仕組み解説 http://angra.hatenablog.com/entry/2013/05/03/Gunosy%E3%81%AE%E3%83%AC%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%89%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%B3%E3%81%AE%E4%BB%95%E7%B5%84%E3%81%BF%E8%A
Googleリーダーに依存しない情報収集方法まとめ（2013年春版） - もとまか日記
昨日、以下を書いた。 Googleリーダー終了宣言に「これだけは言いたい」ということ いつものようにTwitterでのエゴサーチをコメント欄代わりにチェックしてて相変わらずというか何というか、実感したのは以下だった。まとめサイトが人気な理由と読まない人が多い理由 思うところは多々あるけど、まあ、それはいいとして。 これから情報収集どうしよう的な反応もそれなりにあったようなので、非常にざっくりとではあるけど、現状で思いつく、Googleリーダに依存しない情報収集方法をまとめてみたメモ。 キュレーションサービス 以下のサービスが便利で面白そう。 Crowsnest [ソーシャル・ニュースリーダー]個人的に最も多用してるサービス。アプリがあったらもっと嬉しい・・・詳細はこちらをどうぞ。 Gunosy自分の興味を最大化しつつ予想外の記事を見たい時等、たまにチェック。iOSアプリも使いやすくなってき
ネットの情報収集におけるGunosyやCrowsnestの使い分けについてまとめ - もとまか日記
はじめに要約。・Gunosyは最も興味のある分野を強化してくれるツール・Crowsnestは幅広く情報を集めてくれるツール・ツールは上手く使い分けて楽になりたい Gunosyの利点と不満点 以下を読んで。RSSでGunosyを利用する際の懸念点 - Gunosy blog可能な限り上記の方法でRSS利用をすることはおすすめしません。の理由として以下とのこと。・Gunosy側でユーザー様が何をクリックしたかわからない=>ユーザー様がどんなものが好きがGunosyが学習できない・推薦記事にクリック情報が反映されないためつまらなくなる可能性がある 「クリックした＝好みの記事」とは限らないんだけどなぁ、というのが率直な感想だった。 Gunosyは非常に面白いサービスであるのと同時に、決定的な不満点もある。 TLを汚すことなくGunosyに自分好みの記事を紹介して貰う方法 - 最速配信研究会「このキ
TLを汚すことなくGunosyに自分好みの記事を紹介して貰う方法 - 最速配信研究会(@yamaz)
時間がない人用、三行要約 Gunosyで「自分の興味があるジャンルのワード site:gunosy.com」 で検索し、その先のページでリンクを幾つかクリックして1日待てば良い感じになってるよ(例: 「レシピ site:gunosy.com」) アルゴリズム変えてくるかもしれないから一時的な技だよ 自分好みになったページはデフォルトで公開設定になってるので、非公開にするか趣味に走り過ぎないよう気をつけてね はじめに Gunosyと過ごした4週間〜1か月で推薦記事はどう変わったか でGunosyで自分好みの記事を紹介してくれないのに不満を持っている方がいる。 Gunosyはとても優秀なキュレーションサービスで、TwitterもしくはFacebookと連携させると自分のソーシャルグラフを分析して自分にあったニュース記事を紹介してくれる。そのキュレーションはとても優秀で、「なぜこれを？」と思うこ
「精度高すぎ」と話題のニュースキュレーション『Gunosy』は、どんな設計思想で作られているのか？ - エンジニアtype | 転職type
2012.12.17 転職 ここ最近、個人の関心や嗜好に合わせて情報を紹介するキュレーションサービスが人気だ。Amazonのような大手ECサイトで利用が進む「レコメンド」や「キュレーション」技術を情報配信分野に応用したサービスだが、このカテゴリーの中で、特に注目を集めているサービスがある。 それが、現役東大大学院生3人が立ち上げた『Gunosy（グノシー）』だ。 自らを「スマートなパーソナルマガジン」と命名している『Gunosy』 人気を集めている理由は、その手軽さと推薦情報の的確さにある。 ユーザーが『Gunosy』を利用するにあたって唯一すべきことは、最初にFacebookもしくはTwitterのアカウントを利用してサービスサイトにログインすることだけ。 あとは『Gunosy』独自のレコメンドエンジンが、過去にユーザーがポストした投稿内容の傾向やソーシャルグラフ内でのアクティビティを分
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レコメンドにおける類似度計算その傾向と対策 #DSIRNLP 第4回 2013.9.1
糸井 重里 on Twitter: "ぼくは、じぶんが参考にする意見としては、「よりスキャンダラスでないほう」を選びます。「より脅かしてないほう」を選びます。「より正義を語らないほう」を選びます。「より失礼でないほう」を選びます。そして「よりユーモアのあるほう」を選びます。"
ヒューマンインターフェイスと レコメンド・エンジン Recommender System and user experience
