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
推薦システムをパーソナルビューで見直す - 0x0a :: ja :: svslab(2009-02-15)
_ 推薦システムをパーソナルビューで見直す ここでも何度か書いているが，院生の頃から推薦システムの研究に引っかかりを感じていた．引っかかりの原因は「新たに開発した推薦システムを利用することでユーザの情報探索の負荷を下げる」という「推薦システムの有無」ないし「推薦アルゴリズムの違い」という問題に落とし込もうとしているという点にある．Norman流にいうならこれは「システムビュー（system view）」*1，つまり「設計者の視点から新たな人工物の有無によるユーザの負荷の違いをみる」という見方である．ここで，Normanがシステムビューと対照的な概念として示している「パーソナルビュー（personal view）」，つまり「ユーザからみて推薦システムの挙動はどう見えるのか」「推薦システムによってユーザの情報探索という行為はどう変化するのか」という視点から，「推薦システムのアルゴリズム（1，2
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