_ 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
Mahoutシリーズを最初から読む場合はこちらApache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS。 さて、前回までで、実際にMahoutのレコメンデーションエンジンを動かしてみつつ、その計算原理を軽く追いかけました。今回は、機械学習全般における大事な前提について。 仮定がいっぱい 通常プログラムを書く場合は、事実や仕様に基づいて、正確にプログラミングすることを求められます。可能性の大小や、大ざっぱな計算などに依存したプログラミングはあまり書く機会がありません。例えばあるソフトで扱う業務で、土日祝日料金と平日料金というものがあったとします。これを「1週間のうち、だいたい5日が平日で2日が休日だよね、祝日とかたまにしかないから、考慮すると大変だし、いいよね、べつに」ってことにはなりません。多分。 しかし、機械学習は違います。気づいていないだけで、実はかなり大きな
自己紹介 d:id:gnarl twitter:todesking いちおう情報系 興味 プログラミング言語処理系 ソフトウェア・アーキテクチャ(オブジェクト指向設計とか) 機械学習(ニワカ) 推薦エンジンを作ってるチームに所属してます 最近の仕事: javaでニュース記事の特徴語を解析して云々 ruby+sinatraでなんかつくる仕事 アジェンダ(1) 推薦システムとはなにか 推薦システムの種類 コンテンツベース、行動ベース ユーザ-アイテム、アイテム-アイテム モデルベース、メモリベース この辺の話は皆さんのほうが専門家ですね…… 省略します アジェンダ(2) 推薦システムの精度をはかる MAE/RMSE Precision, Recall 推薦システムの抱える問題点 スパースネスの問題 コールドスタートの問題 この辺の話を長々とすると会場の研究者にしらけた顔をされる…… 省略します
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Hatena::Staff Advent Calendar 2011の14日目の記事です。 こんにちは、この度ははてなブログ開設おめでとうございます。はてなとは何の関係もないmalaです。みなさん色々ありましたね、色々ありました。何を書くのか全く考えなしにネタでこの企画に応募してしまったわけですが、せっかくなのではてなのことや、インターネットのことなんかについて軽く書いてみたいと思います。 自分が初めてインターネットに繋いだのは14歳の頃でした、それ以前もパソコン通信的なものに多少触れたりすることはあったと思います。15歳の頃からPerlを書き始め、一番最初に作ったホームページはgeocitiesではなくprohostingでした。それは所謂一般的なホームページですら無く、誰でも書き換えることが可能なものでした。今で言うとwikiなのでしょうか、wikiでしょうけど当時はwikiという言葉
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