電撃文庫の新刊はどれを買うべきかを機械学習で求めてみた - EchizenBlog-Zwei
最近はものすごい数のライトノベルが出版されている。中でも大手の電撃文庫では毎月１０冊以上もの新刊が発売されるためどれを買ったらいいか困ってしまう。 そんなときこそ機械学習の出番ではないか！というわけで先日作った簡単分類ツールfutabaを使って今月の電撃文庫はどれを購入すべきかを判定してみたよ。 具体的なツールの使い方は前回の記事を参考にしていただくとして、本記事では結果だけをまとめておく。興味が湧いたらぜひ分類ツールfutabaを使ってみてほしい。 簡単分類ツールfutabaを作ってみた - EchizenBlog-Zwei 電撃文庫＆電撃文庫MAGAZINE さて、まず学習データだが、これは８月分の電撃文庫新刊データを用いる。 新約 とある魔術の禁書目録（2） デュラララ!!×10 ソードアート・オンライン8 ゴールデンタイム3 新フォーチュン・クエスト（18） 断章のグリムXV 主人
［普及するかな？］ 品川駅に設置された、次世代自動販売機がすごい | 情報屋さん。
JR東日本ウォータービジネスが、JR品川駅に先行設置した ”次世代自動販売機” の動画を紹介。動画をご覧になってもらえば分かりますが、従来の自動販売機とは違い、「ちょっと未来を行ってますね！」 という自販機です。自販機上部に取り付けられたセンサーが、購入者の年齢・性別を判断し、おすすめの飲料を表示してくれるという機能付き。2年以内に500台の普及を目指してるそうですが、果たして普及するでしょうか？ この動画のニュース ・JR品川駅に次世代型の高機能飲料自販機が登場 関連動画 ・これはひどい。ニセ札でも商品が買えてしまう韓国の自動販売機 ・レアな存在？ 風船自動販売機の動画 おすすめの記事一覧 70件のコメント 変顔で買おうとしたら、どんなおすすめが出てくるんだろ Posted by 匿名 at 2010/08/14 16:34 返信 この前買おうとしたら、ユ○ケルが高い順に表示されてわろた
レコメンドエンジンのアルゴリズムの学術情報を一挙総まとめ
February 10, 2009 14:31 レコメンドエンジンのアルゴリズムの学術情報を一挙総まとめ カテゴリ レコメンデーション ホットラボ Tweet ホットリンクは、創業以来8年間ずっと『究極のエージェント』を目指して会社を運営してきているので、レコメンドエンジン・データマイニング・テキストマイニング・WEBマイニング・対話エンジン等の技術はずっと開発してきました。 今回は、ホットリンクのレコメンドＡＳＰサービス「レコナイズ」の開発に際して、再度まとめたレコメンドエンジンに関する学術分野での基本から最新までの論文などをご紹介しておきます。 （ホットラボ（ホットリンクの研究チーム）メンバーである産業技術総合研究所の濱崎さんが中心となって以前まとめてくれたものです） **********************************************************
Jalショッピングに弊社レコメンドサービス導入 | SILVER EGG TECHNOLOGY
株式会社JALUX（東京都品川区、田島伸一代表取締役社長）とシルバーエッグ・テクノロジー株式会社（以下シルバーエッグ、大阪府吹田市、トーマス・フォーリー代表取締役社長兼CEO）は、2009年10月16日より、マイルがたまるショッピングサイト“JALショッピング”に、ＡＩ(人工知能)を活用した高性能レコメンドエンジン「アイジェントASP」が導入されました。 この機能の導入により、お客さまの好みを分析し、お奨め商品が一覧できるサービスを拡充、ショッピングサイトをますます楽しくいたします。 “JALショッピング”は、JALUXが運営し、お買い物ごとにJALのマイレージが貯まることが最大の特徴で、旅行や出張に便利なトラベルグッズ、ファッション、グルメ、生活用品のほか、JALオリジナル商品やキャビンアテンダント企画商品など上質な品を扱う通販サイトです。 「アイジェントASP」は、シルバーエッグ社がビ
トップページ - リコメンデーションコンテスト
主催 日本オペレーションズ・リサーチ学会 実践的データマイニング研究部会 協賛 チームラボ株式会社 人工知能学会 経営情報学会関西支部 ビジネスマイニング研究センター有限責任事業組合 趣旨 近年、B2Cの飛躍的な増加に伴い、WEB上での消費者の購買履歴や行動履歴を容易に、かつ大量に蓄積することが可能となり、それに伴って究極的なワンツーワン・マーケティングが可能になりつつあります。その１つのアプリケーションとして、顧客に対する適切な商品や行動の推薦を目的としたリコメンデーションシステムの導入が盛んに行われています．リコメンデーションシステムのアルゴリズムは，これまでに様々なものが研究提案されてきてはいるものの，ビジネスにおける実践という面から見ると，それらの研究成果が産業会に十分に還元できているとは言えない状況でしょう．そこで，実データに基づいたリコメンデーションコンテストを実
レコメンデーションとエディットグラフ
レコメンデーションとエディットグラフ：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（10）（1/4 ページ） プログラマたるものアルゴリズムとデータ構造は知っていて当然の知識です。しかし、教科書的な知識しか知らなくて、実践的なプログラミングに役立てることができるでしょうか（編集部） 実際のアプリケーションで使われるアルゴリズム これまで見てきたアルゴリズムは、実際のアプリケーション開発の際にそのまま使われることはあまりなく、プログラム言語やライブラリなどですでに機能が用意されているものが大半でした。 今回は最終回ということで、実際のアプリケーション開発でそのまま使えるものを紹介したいと思います。 レコメンデーション ECサイトで、「あなたにお勧めの商品」を表示していることがあります。いろいろなデータベースや行動履歴のデータから、その人ごとにお勧めの商品をはじき出して推薦する機能をレコメンデー
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
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
GitHub - livedoor/cicindela2: a highly customizable recommendation engine written in perl + MySQL