協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える（3）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
Ruby on Railsで10分で作るTwitterもどき - ZDNet Japan
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「こんなに簡単にウェブアプリが作れるなんて！」と話題沸騰中のRuby on Rails。果たして、その実力やいかに？ このビデオでは、数々のウェブアプリケーションを開発しているローハイド．のCTOであり、ZDNet Japanブログ「あとで読むRailsのススメ」を執筆する吉見和也氏が、Ruby on Railsを使って10分の制限時間内で実際に動く「Twitterもどき」の開発に挑みます。なお、このビデオで作成した成果物一式はこちらからダウンロードが可能です（toytter.zip:約91.6Kバイト）。 再生時間:11分08秒
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