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各種レコメンドアルゴリズムの特徴・計算方法まとめ
各種レコメンドアルゴリズムの特徴をメモ。 間違いの指摘やご意見はお気軽に @ts_3156 までご連絡ください(^^) レコメンドとは 何かしらの「アイテム」をユーザーにおすすめする仕組みのこと。 アイテムは場合によって様々で、ECサイトなら商品、ニュースサイトならブログ記事、ツイッターならユーザーそのもの、がアイテムに当たる。 代表的なレコメンドアルゴリズムの種類 ルールベース 決め打ちレコメンド。 例：(今はA社とタイアップ中だから、)うちの商品を買った人にA社の商品をおすすめしよう コンテンツベース アイテム間の類似度に基づいたレコメンド。 例：野球のバットを買った人には野球のボールをおすすめしよう 協調フィルタリング レコメンドの話で一番話題に登るのはこのアルゴリズム。ユーザーの行動履歴からおすすめするアイテムを決める。アイテム情報を知らずにおすすめする点がポイント。アイテム情報を
エンジニアコース｜新卒採用2025年卒
エンジニアリングでビジネス課題を解決する リクルートのエンジニアは、コーディングスキルだけでなくエンジニアリングを通じて事業へ価値貢献が出来る人材になっていくことが求められます。 入社後のファーストステップではエンジニアとしての業務を通して、コーディングスキルに加えて日々のエンジニアリングがどのように事業の価値に活かされているのかを学んでいただきます。その後は志向性や適性を踏まえてアーキテクトやテックリード、プロジェクトマネージャー、ビジネスアナリストなど幅広いキャリアを選択していただけます。 ※学生時代にインターンシップなどの実践経験のない方でも、入社後の研修やOJTを通じて学びながらエンジニアリング業務に臨んでいただくことができます。 入社時点でのエンジニアリングスキルや志向性を踏まえて以下のような開発職種への配属を想定しています。その後は、それぞれの希望や適性を踏まえてアーキテク
日本人はなぜ仕事の効率が悪いのか？海外と比較して解決策を探す。
労働生産性向上の実践編として、下記記事を公開しました。 ⇒時間記録を10年続けたタイム・マイスターから学ぶ「時間を攻める」とは？ 日本の工場は非常に生産性が高いことで有名です。 みなさんもテレビや社会科見学などでみたことがあるでしょう。 しかし日本の労働生産性は先進国の中で最下位です。 製造部門での労働生産性を分析したデータもあり、これでは先進7カ国中3位です。 そしてホワイトカラーについては7か国中最下位というのが実情。 そもそも労働生産性とは何か？ 簡単にいうと、労働力に対してどれだけの価値を生むことができたかで求められます。従って少ない労力でより多くの利益を得ることが、生産性が高い状態といえます。 ★例えば★ 次のようなケースを考えてみましょう。 杉下さんが残業を一切せずに10万円を売り上げた 毛利さんが毎日1時間ずつ残業をして10万円を売り上げた 工藤さんが残業を一切せずに15万円
桐島、Rubyやめるってよ #odrk03 - I am Cruby!
大江戸Ruby会議03の招待講演として発表してきました。たのしかったです！！ 桐島、Rubyやめるってよ from Narihiro Nakamura 「思いっきりエモい（emotional）、コードが一行も出てこないプレゼン」をRubyKaigi系列で一度やってみたいという思いがあり、上記のようなネタを考えてみました。 ただ、かなり幅広い層に見られる（古参Rubyist、初心者Rubyist、コミッタ）こともあり、いずれの層にも楽しんでもらえる話にしなければ、と思って、だいぶネタを練りました。 特に超練度が高いRubyistたちにどのように受け入れられるか心配ではあったのですが、artonさんや咳さんに「面白かった」と言ってもらえてホッとしました。 懇親会等ではありがたいことにみなさんから絶賛系のコメントをいただくことが多く、逆に心配になるくらいだったのですけど、akrさんだけは「目的オ
安倍首相のFacebookに韓国人・中国人が反日コメント するも、 何故かフランス人が論破した件 ｜ ガジェット通信 GetNews
（Photo by 足成） 戦場は安倍首相のフェイスブック 先日、安倍晋三首相がFacebookで中国を批判しました。 ３月１１日の東日本大震災慰霊式典に「台湾の代表の取り扱い」を理由に中国が欠席いしました。 昨年行われた慰霊式典では、台湾の代表は招待され出席していたにも関わらず名前すら読み上げられませんでした。 震災発生時、台湾は世界のどの国よりも多額の２００億円を超える義援金を贈ってくれた大切な日本の友人です。台湾の人々の気持ちを傷つける非礼な対応でした。 今年はこの対応を改め、台湾に対し感謝の意を込めて「指名献花」をしていただくことにいたしました。 このことに対して中国が代表を送らなかったことは大変残念なことであります。 しかし私達はこれからも礼儀正しくありたいと思います。 そして多くの支援をいただいた台湾をはじめ全ての国に対して、感謝の思いでいっぱいであります。 （原文そのまま、引
データ分析で夫婦は増えるか 人口1万の町が取り組む「ビッグデータ婚活」 （ITmedia ニュース） - Yahoo!ニュース
「はじめまして」「ご趣味は？」。自己紹介し合う男女の胸元には“センサー”が――和歌山県紀美野町でこのほど、センサーデータの活用を通じてカップル成立の可能性アップを目指す“ビッグデータ婚活イベント”こと「きみのめぐり愛 春」が開かれた。 【写真：婚活イベントの様子やデータ分析結果】 名札に付けられたセンサーで参加者の行動データを取得し、分析によって男女のコミュニケーションを可視化する取り組み。分析結果は後日スタッフ内で共有し、カップルが成立しやすいイベント運営のあり方を探るという。 「データの活用を通じてカップルが1組でも多く生まれてほしい」と話すのは、紀美野町の寺本光嘉町長。人口約1万人の同町では若年層の未婚率の高さが課題となっており、2009年から婚活イベントを定期的に開いてきた。これまで4回のイベントをきっかけに2組の夫婦が生まれたものの、寺本町長は「運営の仕方によってはもっと多く
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