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
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
情報検索 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "情報検索" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2024年3月) 情報検索（じょうほうけんさく、英語: information retrieval）とは、コンピュータを用いて大量のデータ群から目的に合致したものを取り出すこと。検索の対象となるデータには文書や画像、音声、映像（動画）、その他さまざまなメディアやその組み合わせとして記録されたデータなどが含まれる。インターネットの発達により検索はインターネットを介して行われることも多いが、ここでは情報を検索[1]するためのコンピュータ側における仕組みを記述している。 情報検索に対
検索における適合率 (Precision) と再現率 (Recall)
検索における適合率 (Precision) と再現率 (Recall) 2008-01-17-1 [IIR] 「Introduction to Information Retrieval」[1] の輪講の第一回[2008-01-12-1]でちらっと話しましたが、第一章の 1.1 に Precision と Recall の説明があります（第八章でも出てきます）。 若干混乱しやすくややこしい話なので、ここで改めて解説します。 § Precision (適合率) とは、 全検索結果に対しての、 検索要求 (information need) を満たす検索結果の割合です。 例えば、 「MacBook Air の重量を知りたい」という検索要求を満たすために検索キー「MacBook Air 重さ」でウェブ検索した結果100件のうち、検索要求を満たす（重さが分かる）のが85件だとすると、 Precis
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