こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ:phpspot開発日誌
こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ 2011年03月30日- こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ。 amazonや色々なCGMサイトが導入していますが、何かのアイテムを見ているとき、関連したアイテムを出してあげるという仕組みをまとめてみました。 協調フィルタリングともいいますが、CGM的なサイトなんかを作る際には覚えておくと利用者満足度やPV増に繋がりますね。 それでは以下にまとめます。 cicindela Perl+MySQL5で動作。WEB API 形式で呼ぶことが出来るため、PHP等の他の言語から呼び出すことも容易です。 vogoo PHPのソースからrequireして使うタイプのPHPライブラリ。MySQL利用。PHPソースから直接利用したい場合に使えます OpenSlopeOne こち
Apache Mahout - Overview
For Creating Scalable Performant Machine Learning Applications Download Mahout Apache Mahout(TM) is a distributed linear algebra framework and mathematically expressive Scala DSL designed to let mathematicians, statisticians, and data scientists quickly implement their own algorithms. Apache Spark is the recommended out-of-the-box distributed back-end, or can be extended to other distributed backe
「デテクル」
「デテクル」は、完全無料の最強レコメンデーションエンジンです。 レコメンデーションとは、商品購入を検討されているお客様に、「この商品を見た人は、こんな商品も見ています」「この商品を買った人は、こんな商品も買っています」と ご案内してお客様が関心を持ちそうな商品をサイト内でご紹介するサービスです。 サイジニアが研究を進めている行動履歴解析ノウハウを活用し、サイト利用者に興味のある新しい商品や情報が「出てくる」ことを可能にします。 amazon などの大手ECサイトでは必ず導入され売上増加に貢献しているレコメンデーション機能を完全無料、しかもWEBでのとても簡単な手続きでご提供します。 お客様に新しい発見をお届けできる「デテクル」は協調フィルタリングなどの従来サービスよりも高い成果を上げております。 その理由は、行動履歴・コミュニティー分析によりサイト利用者の傾向をつかんだレコ
Bayesian Setsによる関連文書検索システムStupa - mixi engineer blog
都会よりも田舎が好きなfujisawaです。Bayesian Setsというアルゴリズムを使って、関連する文書を高速・高精度に検索できるシステムを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 Bayesian Setsとは Bayesian Setsはいくつかアイテムを入力すると、それを補完するようなアイテムを返してくれるアルゴリズムです。原著論文の先頭に"Inspired by Google Sets"と書かれているように、Google Setsを参考にして作成されています。実際にどのような出力が得られるか、Google Setsに以下の表のクエリを検索して試してみますと、 クエリ 出力 apple, banana chocolate, strawberry, vanilla, cherry, ... apple, macintosh software, windows, mac,
はてブにもdiggのburyのような機能があればいいのに:Geekなぺーじ
アメリカのソーシャルニュースサイトのDiggにはburyという機能があります。 他の人が「掘り下げた(Diggした)」記事を「埋め立てる(bury)」ことができます。 この機能によって「不適切な」もしくは「不愉快な」記事が多くの人の目に触れる前に却下されていきます。 日本国内におけるソーシャルニュースの役割を果たしている最大級のサイトとして挙げられるのがhatenaのブックマーク（以下はてブ）だと思います。 ユーザの多くはWeb屋/IT屋/アニメ好きのような雰囲気を感じる事もありますが、実際にはもっと広く使われている気がします（恐らく私の興味とマッチする人ばかりが目立って見えるのかも知れません）。 最近、私は「はてブにもdiggのようなbury機能があればいいのに」と強く思います。 その方が、はてなのタコツボ化を防止できるとともに、一部のブロガーが痛い目に遭わずに済む気がしています。 以下
ユーザ向けレコメンデーションを考える
今回は，お仕事とも少しだけ絡む話をしてみたいと思います． (ひとつ前のエントリ新しくなったはてなブックマークが面白いは，このエントリに含めようとして膨らみすぎてしまったはてなブックマークへの想いを切り出したものでした) はじめに このエントリでは，ソーシャルブックマークを主な題材として，ユーザ向けのレコメンデーションについての現段階での自分の考えを文章化してみます．今の考えに至るまで，研究室時代の仲間たちや，今の会社のメンバーとの数多くの議論があったことを強調しておきます． ユーザ向けレコメンデーションとは 特に Web 界隈において，レコメンデーションというと，Amazon の商品ページにて提示される「この商品を買った人はこんな商品も買っています」を思い浮かべる人が多いと思います．これは「商品」に対して「商品」をレコメンデーションするものです． ここでは，今回のテーマである「ユーザ向けレ
好みの近いはてなブックマーカーを探そう！
08.11.29 リニューアル＆URL移転いたしました。 [ 詳細 ] あなたの最近のブックマーク40件と、同じ記事をブックマークしているユーザを傾向が近い順にランキング表示します。お気に入りやお友達を探す際の参考にどうぞ。 はてなid（必須） ： タグで絞込み（オプション） ・ 処理に1分近くかかる場合があります。クリックの連打はしないでください。 ・ 自分のブックマークはパブリックモード（誰でも閲覧可の状態）にしておいてください。 ・ タグで絞り込んだ方がより好みの近いユーザに出会えると思います。 ・ タグ指定は1つだけです。 こちらもどうぞ→類似サービス：Hatebu Friend はてブお気に入りサジェスタ このサイトははてなWebサービスを利用しています。 06.09.01 結果にアイコン表示しました。 06.08.05 ベータ版公開しました。 [
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GitHub - livedoor/cicindela2: a highly customizable recommendation engine written in perl + MySQL