1 Abhinandan Das, Mayur Datar, Ashutosh Garg, Shyam Rajaram,“Google News Personalization: Scalable Online Collaborative Filtering”, WWW2007,pp271-pp280 全体像 GoogleNews のレコ メンドの裏側 目的：実際のシステム で��
1 Abhinandan Das, Mayur Datar, Ashutosh Garg, Shyam Rajaram,“Google News Personalization: Scalable Online Collaborative Filtering”, WWW2007,pp271-pp280 全体像 GoogleNews のレコ メンドの裏側 目的：実際のシステム で、どのように協調フ ィルタリングが利用 されているか？ GoogleNews 特有の 事情 ニュースの新規 追加が頻繁(Item Churn) 古いニュースも大量に蓄積(Scalability) 他のシステムとの関連 MovieLengs: User-base Collaborative Filtering を採用 研究で利用してるものと同じ 最も初歩的 Amazon:
GoogleNewsのレコメンドの中身 - UMEko Branding
先日、全体ゼミで発表したときの内容ですが、ここにまとめときます。。GoogleNewsのレコメンドの中身を追った論文の要約です。少し前の全体ゼミで用いた資料です。ソース：Abhinandan Das,Mayur Datar,Ashutosh Garg,Shyam Rajaram,"Google News Personalization: Scalable OnlineCollaborative Filtering",WWW2007不勉強な個所が多々ありますので、誤っている箇所等ありましたら、是非ご指摘ください。 個人的には、最近のモデルベースの手法の勉強・おさらいという意味で用いているので、GoogleNews独自の拡張なり実装の部分の内容が省かれている場合があります。また、データ構造やMapReduceを用いた計算の仕組みの部分は、ここでは省略しています。。一応、 全体像 ・LSH(Lo
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