はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
MOONGIFT: » 要導入検討！オープンソースのリコメンデーションエンジン「RichContext」:オープンソースを毎日紹介
※ 画像は公式サイトより これは面白い！ Amazonの強さは物流システムやECサイトの使い勝手などもあるが、完全なコンピュータベースでのリコメンデーションにもその一因がある。ユーザの行動履歴を全て補足し、そのユーザにあった商品を提案することで購入につなげるシステムだ。 デモアプリケーション。記事を選択すると、別な記事を提案する これは何もECサイトに限らず、最近でははてなブックマークでも関連記事を載せるようになっている。ニーズの連結をはかることで、さらにユーザをつなぎ止めておくことができるようになる。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはRichContext、オープンソースのリコメンデーションエンジンだ。なおライセンスはApacheライセンスをベースにしているが、修正して独自のライセンスになっているのでご注意いただきたい。 RichContextは専用のアプリケーションサーバを介
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