RSS から興味のある記事だけを自動的に探すサービス、FeedHub | Lifehacking.jp
Is FeedHub the answer to information overload? | Scobolizer 毎日何百もの RSS フィードを読む Robert Scoble が RSS を個人の嗜好にあわせて自動的に面白い記事とつまらない記事にわけてくれる FeedHub というサービスについて紹介しています。Read/Write Web でも詳細な紹介がありますし、ZDNet Blog でもレビューがされていました。 いままでにもこうしたサービスはいくつかありましたが、ソーシャル RSS みたいなものが多く、「みんなが読んでいるもの」を浮き上がらさせるものが大半でした。FeedHub これに対して自分が実際によんでいる記事のなかから嗜好を割り出してゆくアルゴリズムを使っていて、トレーニングをさせることによってより正確にほしい記事が目に入るようにしてくれるそうです。 また、読ん
ソーシャルメディア セカンドステージ：【第2回】レコメンデーションの虚実（2）?レコメンデーションの分類 (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの代表的手法 レコメンデーションには、いくつかのアプローチがある。とりあえずそのアプローチを俯瞰してみると、おおむね以下の5つに分類することができる。 （1）ルールに基づくレコメンデーション （2）コンテンツベースのフィルタリング （3）協調フィルタリング （4）統計学的なアプローチ （5）行動ターゲティング （6）ソーシャルネットワーキング ひとつずつ説明していこう。 （1）のルールに基づくレコメンデーションというのは、「ビジネスルール方式」とか「インテンショナル（意図的な）レコメンド」などと言った呼び方もある。例えば「美容室に髪を切りに来た人に、ヘアケア製品を勧める」「プリンターを買った人に、インクトナーを勧める」など、最初に「ある製品を買った人、ある行動をした人には、この製品やサービスを勧める」というルールを定めておく方法だ。このレコメンデーションはわかりやすいけれ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
