Apache Mahout で単純なレコメンドを実施 - Groovy - なんとなくな Developer のメモ
Groovy で機械学習ライブラリの Apache Mahout を使った単純なレコメンド処理を試してみました。 Apache Mahout 0.5 サンプルソースは http://github.com/fits/try_samples/tree/master/blog/20111113/ レコメンド処理の実装 Apache Mahout の基本的なレコメンド処理は、入力データを抽象化した DataModel をレコメンド処理を抽象化した Recommender に設定して recommend メソッドにレコメンド対象のユーザーIDとレコメンドアイテム数を指定するだけです。 今回は以下のような CSV ファイルを入力データとする FileDataModel と GenericItemBasedRecommender を使ってみました。 入力 CSV ファイルフォーマット <ユーザーID>,
Jubatusを公開しました - Preferred Networks Research & Development
先日、NTTと共同研究開発したJubatusを公開しました。 OSSで公開されてますので、興味がある方は使ってみるなり、ソースコードを眺めるなり、できればプロジェクトに参加していただけたらと思います。 Jubatus（ユバタス）は、大規模分散上でリアルタイムで機械学習を行うためのフレームワークです。 このプロジェクトは元々、機械学習やデータ解析が好きなPFIと、ネットワークやシステム運用実績が豊富で技術力があるNTT情報流通プラットフォーム研究所と組んで何かできないかということで始めました。 「大規模分散」＋「リアルタイム」＋「深い解析」という三つの特徴を持った上でデータを分析するためにどのようなアーキテクチャが考えられて、その上でどのような解析ができるのかというのを日々試行錯誤して作っています。 今回はリリース第１段ということで、手法としては分類（教師有学習の多クラス分類）に絞ってOSS
レコメンドサービスを「気持ち悪い」と感じるユーザー心理 KDDI研究所らがはじめて定量的解析に成功
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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