グラフニューラルネットワークでQiitaのタグづけをレコメンドする - Qiita
本記事はNTTドコモR&Dアドベントカレンダー2021の8日目の記事です． こんにちは、NTTドコモの橋本(@dcm_hashimotom)です． 業務ではレコメンド関連の技術開発・施策検討を行っており，主にPythonやBigQuery, Apache Sparkを触ってます． SNSなどで投稿したコンテンツの検索性を上げるためには，そのコンテンツへのタグ(またはハッシュタグ)の付与が重要です．Qiitaではタグは5つまで付与することができ，タグを指定した絞り込み検索や，マイページでのプロフィールに使われております．しかし，タグの付与はユーザ手動なものが多く(要出典)，検索性が高いものを選択するためには，ドメイン知識が必要です．なので，タグを付ける際に「このタグがついた投稿では他にこんなタグもついてます」的なレコメンドがあれば有用そうです．また，レコメンドということですが，近年レコメンド
二分探索アルゴリズムを一般化 〜 めぐる式二分探索法のススメ 〜 - Qiita
0. はじめに 二分探索法は単純ながらも効果が大きく印象に残りやすいもので、アルゴリズム学習のスタート地点に彩られた花という感じです。二分探索というと「ソート済み配列の中から目的のものを高速に探索する」アルゴリズムを思い浮かべる方が多いと思います。巨大なサイズのデータを扱う場面の多い現代ではそれだけでも十分実用的ですが、二分探索法はもっとずっと広い適用範囲を持っています。 本記事では、二分探索法のエッセンスを抽象化して、適用範囲の広い「二分探索法の一般形」を紹介します。同時に無数にある二分探索の実装方法の中でも「めぐる式二分探索」がバグりにくいと感じているので、紹介したいと思います。 注意 1: 二分探索の計算時間について 二分探索の計算時間について簡単に触れておきたいと思います。例えば「$n$ 個の要素からなるソート済み配列から目的の値を探索する」というよく知られた設定であれば、 単純な
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