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
Yahoo! JAPAN、ビッグデータ分析の高速化を実現する世界最速クラスの高次元データ検索技術「NGT」を特許実施権無償提供の上、オープンソースソフトウェアとして公開開始 - ニュース - ヤフー株式会社
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社のコーポレートサイトはこちらです。 当ページに記載されている情報は、2023年9月30日時点の情報です。 Home ニュース Yahoo! JAPAN、ビッグデータ分析の高速化を実現する世界最速クラスの高次元データ検索技術「NGT」を特許実施権無償提供の上、オープンソースソフトウェアとして公開開始 ～ 主流の既存類似技術の12倍を超える検索速度を実現 ディープラーニングを用いたコンテンツ配信精度のさらなる向上や AI（人工知能）分析に適した活用しやすいビッグデータ生成に貢献 ～ ヤフー株式会社は、ビッグデータ分析領域の最先端技術として、高次元データの高速検索技術「NGT（Neighborhood Graph and Tree for Indexing）」を開発し、本日よりオープンソースソフトウ
Diversity in Search
This is a post about how to rank search results, specifically the list of items you get after doing a search on eBay. One simple approach to ranking is to give a score to each item. For concreteness, imagine the score to be an estimate of the probability that a user will buy the item. Each item is scored individually, and then they are presented in score order, with the item most likely to be purc
Google search suggestions by country
Google search suggestions have transformed into a never-ending source of entertainment and a candid peek into what people look for in the world. We’ve seen insecurities change with age and stereotypes of states in the US. Noah Veltman banked on the locality of suggestions for a country-specific view of the world. He shows suggestions for the same query for the United States, Canada, the United Kin
Introducing Searchkick
Search is incredibly hard to do well. It can take a weeks of any developer’s time to set up and tune. After going through this at Instacart, we decided to open source our efforts to help others bootstrap their search. Here’s what you get with Searchkick. 1. Works Out-of-the-Box Searchkick handles: stemming - tomatoes matches tomato special characters - jalapeno matches jalapeño extra whitespace -
偽陽性（false positive）と偽陰性（false negative） - モジログ
ウィキペディア - 第一種過誤と第二種過誤 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%AC%AC.. ＜第一種過誤（Type I error）または偽陽性（False positive）と第二種過誤（Type II error）または偽陰性（False negative）は、統計上の過誤を表す用語である。第一種過誤をα過誤（α error）、第二種過誤をベータ過誤（β error）とも呼ぶ＞。 何かを「判定」するという文脈でよく出てくる、「false positive」「false negative」の解説。かなり詳しい。 ＜第一種過誤（偽陽性）: 受諾（受理）されるべき事柄を拒絶（却下）する過誤。例えば、無実の人物を有罪にすること＞ ＜第二種過誤（偽陰性）: 拒絶（却下）されるべき事柄を受諾（受理）する過誤。例えば、真犯人を無罪にすること＞ 図で見るとわかりやすい
Mean reciprocal rank - Wikipedia
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検索エンジンはいかにして動くのか？ 記事一覧 | gihyo.jp
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DCGによるスコア付きランキング出力結果の評価
DCGによるスコア付きランキング出力結果の評価 2012-04-11-1 [Programming][Algorithm] スコア付きランキング出力結果のDCG(Discounted Cumulative Gain)による評価についてのメモ。DCGは関連度の高い要素が上位にあればあるほど評価が高い、という考え方に基づく。 出力結果の順位iの要素はスコア（関連度Ri）を持っている。DCGの計算ではそれを用いる。 順位p（p位）までの結果に対するDCGp： 例：上位5位のそれぞれのスコアが「3,0,2,1,1」のときのDCGは： ■サンプルコード(dcg.pl)： #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; my @r = (3,0,2,1,1); my $cum = $r[0]; for (my $i = 1; $i < @r; $i++) { $cu
確率的情報検索ノート ― Probability Ranking PrincipleからBM25まで ― - シリコンの谷のゾンビ
GW中にやることリストのひとつである確率的情報検索ノートができたので公開． Notes on Probabilistic Information Retrieval ―Probability Ranking PrincipleからBM25まで― 確率的情報検索とは，Prbability Ranking Principle (説明はノート参照) をスタート地点にして適合確率をモデル化した情報検索のいち分野．Binary independence modelやBM25などが含まれる (BM25はいろんなヒューリスティクスが入っているのだけれど)． BM25とは， [tex:\sum_{t \in q} q_t \cdot \frac{f_{t,d} (k_1 + 1)}{k_1*1 + f_{t,d}} \cdot w_t] という (説明はノート参照)，ぱっと見ワケワカラン計算式だけれど当た
情報検索ことはじめ〜教科書編その2 (2011年決定版) 〜 - シリコンの谷のゾンビ
しばらく情報検索に関わるブログ記事を書いていなかったけれど，「情報検索ことはじめ〜教科書編〜」から丸2年が経過し，Modern Information Retrievalの第二版が発売されたことで，2011年版を書いてみようと思ったので，ここ2年で発売された情報検索の教科書について書くことにする． あの頃は検索を勉強し始めて8ヶ月のペーペーだったけれど，そのまま加算すると，どうやら2年8ヶ月になるらしい．「まるで成長していない…」とか某安西先生につぶやかれそうな気がするけれど，自分のことは棚に上げて，この2年間に新たに出版された教科書を紹介したいと思う． さて，例によって若輩の主観と独断と偏見にまみれた記事になっています．誤りの指摘，違ったご意見があれば，コメント頂けると幸いです． 情報検索の教科書 この2年で出版された教科書的存在の文献は3冊．それぞれ紹介する．以下の3冊の共通点としては
Bag-of-words model - Wikipedia
The bag-of-words model is a model of text which uses a representation of text that is based on an unordered collection (or "bag") of words. It is used in natural language processing and information retrieval (IR). It disregards word order (and thus any non-trivial notion of grammar[clarification needed]) but captures multiplicity. The bag-of-words model has also been used for computer vision.[1] T
Integrating BM25 & BM25F into Lucene1
Integrating BM25 & BM25F into Lucene Joaquín Pérez-Iglesias Introduction This document describes the BM25 and BM25F implementation using the Lucene Java Framework. The implementation described here can be downloaded from http://nlp.uned.es/~jperezi/Lucene-BM25/jar/models.jar. Both models have stood out at TREC by their performance and are considered as state-of-the-art in the IR community. BM25 i
Interacting with Linked Data
While more and more semantic data is published on the Web, the question of how typical Web users can access this body of knowledge becomes of crucial importance. Therefore there is a growing amount of research on interaction paradigms that allow end users to profit from the expressive power of Semantic Web standards while at the same time hiding the complexity behind an intuitive and easy-to-use i
第8回 転置索引における検索処理 | gihyo.jp
代表的な関連度指標には、コサイン類似度（cosine similarity）やOkapi BM25などがあります。具体的な計算式や詳細はここでは省略しますが、上記の値を組み合わせて、関連度を計算します[3]。 コサイン類似度は、文書とクエリをタームを次元としたベクトル空間にマップし、文書ベクトルとクエリベクトルの成す角度により、文書とクエリの関連度（類似度）を求めます（成す角度が小さければ関連度が高い）。またOkapi BM25は、文書がクエリに対して適合かどうかは確率的に決定されるという統計的な原理に基づき、文書とクエリの関連度を求めます。 検索時にこれらを計算するには、索引の構築時に上記の統計値を計算し保持しておく必要があります。実装にはさまざまな方法が考えられますが、たとえばfd,tはポスティングリストの中に埋め込んでおき[4]、ftやFtは辞書と一緒に保存しておくといった方
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いま、人工知能は「Google検索」を大きく変えようとしている
情報検索の基礎 | Christopher D.Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schutze, 岩野 和生, 黒川 利明, 濱田 誠司, 村上 明子 |本 | 通販 | Amazon
http://sleepyheads.jp/docs/prob_ir.pdf
F値に調和平均を使う理由（再） - あらびき日記
Information retrieval model
