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読んだ：Reduce and Aggregate: Similarity Ranking in Multi-Categorical Bipartite Graphs(WWW2014) - KIWAM_KEN_DIARY
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読んだ：Reduce and Aggregate: Similarity Ranking in Multi-Categorical Bipartite Graphs(WWW2014) - KIWAM_KEN_DIARY
数式追えてないのでざっくり。数式よまないとこの論文はいかんけど。 Reduce and Aggregate: Similarity... 数式追えてないのでざっくり。数式よまないとこの論文はいかんけど。 Reduce and Aggregate: Similarity Ranking in Multi-Categorical Bipartite Graphs 大規模な複数カテゴリからなる二部グラフから、ユーザの類似性をランキングする問題を扱う。 ここで言う二部グラフは、ユーザとアイテム（どちらも複数のカテゴリに分割される） から構成される。 二つの挑戦 1.２部グラフは巨大でいびつ（数百万の広告にたいして数億のクエリが結びつくような）である 2.可能な限りのカテゴリの組み合わせを、結果ごとに再計算するのを防ぐ グラフで類似度を測る際に一般的に利用されるCommonNeighborやPersonalizedPageRank(PPR)を使う。 ●計算方法 今回のフレームワークはreduceオペレーターとaggregationオペ
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