「確率モデルによるwebデータ解析法」8章メモ - <s>gnarl,</s>技術メモ”’<marquee><textarea>￥
昔書いたやつを発掘してきた。また読み返す必要があるなー。 8章は商用アプリケーションの話、レコメンダシステムと顧客行動解析。 ここで扱うレコメンダシステムは、ユーザの行動履歴に基づきユーザに対してアイテムを推薦するようなもの。 興味深い問題として、欠損をすべて0と考えた場合、ユーザiがチェックしなかった項目jに関する行列V中の欠損地の扱いがある。これら欠損データは、必ずしも完全にランダムに欠損しているわけではなく、ユーザが好まない項目に対して「どちらかといえば選ばない」という負のバイアスが 影響していると思われる(Breese,J.S.,Heckerman,D. and Kadie,C. 1988 Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering.)。リコメンダシステムに関する多くの研究において、
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Praise for Programming Collective Intelligence “I review a few books each year, and naturally, I read a fair number during the course of my work. And I have to admit that I have never had quite as much fun reading a preprint of a book as I have in reading this. Bravo! I cannot think of a better way for a developer to first learn these algorithms and methods, nor can I think of a better way for me
okamoto7の日記 Online Computation and Competitive Analysis
オンラインアルゴリズムとストリームアルゴリズム (アルゴリズム・サイエンスシリーズ―数理技法編) 作者: 徳山豪出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2007/08/10メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 38回この商品を含むブログ (11件) を見る ようやく目にすることができました． 今年度は既にいろんなところに行き過ぎで，書籍すら買う余裕がなさそうなので未購入だけど，何とかして読みたいです． ぱらぱら立ち読みしたところ，本論と関係ないあとがきやまえがきや補足のところが個人的には好きです． まぁ，本論はぱらぱら読んだだけでは分からないので仕方ないですが． ちなみに，オンラインアルゴリズムとは一言でいうなら「分からない未来に対するアルゴリズム」で，それを統計的に扱おうとすると予測理論になるのですが，そうではない形で理論展開するところが面白いわけです． 一方，ストリームアルゴリズム
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