データ分析がしたい
機械学習の勉強や新しいアルゴリズムのテストをする場合、irisなどのシステム組み込みのサンプルデータを利用するか、UCIリポジトリなどのネット上の公開データから良さげなものを探すというのが一般的だと思います。 しかしながら、irisなどの組み込みデータは一般にデータ数が少なく、分類問題として物足りなかったり、ネット上の公開データを利用するにしても適当なデータ数や特徴量数、問題設定や難度のデータを探すのが難しいですし、前処理が必要なデータも多く手軽に使えるサンプルデータとなると中々見つけられないといったことがあるかと思います。 そういった場合、適当なデータ数や難しさのデータを自分で生成して利用すると、後の計算コスト評価や機械学習アルゴリズムの理解において色々と便利です。 サンプルデータの作り方としては、何らかの統計モデルに基づいて作る方法もありますが、データの質にこだわらないのであればsci
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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