大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
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家のなかを森にしたい、という欲望 今年はなんだか観葉植物の観察が楽しい。本日は植物についての記事ですが、土や根っこなどの画像もあるので苦手な方は避けてくださいね。 フィカス・ウンベラータ うちのメイン的存在はフィカス・ウンベラータ。ウンベ殿が我が家にやってきたのは2020年5月。コロナ禍初…
検索エンジンのアルゴリズムとは? 過去6年の変遷にみる順位決定の仕組み | Web担当者Forum
アルゴリズム検索の結果を相手に仕事をしている検索マーケティング担当者の大多数は、自分たちが少なくとも検索エンジンの「最新アルゴリズムを把握している」と主張しているし、僕がこれまでに聞いた（あるいは、そういう意味で言えば、担当した）クライアント仕事では、9割方この話が少なくとも1回は話題に上っていた。 しかし、この点については、まだ多くの点で本当のことがわかっておらず、最近SEOに手を染めたばかりの人たちにとっては、おそらく最も気の重い側面だろうと思う。 というわけで、みんなの苦労を少しでも軽くするため、しょっちゅう変わり続ける検索エンジンの検索結果算定式に、どうすれば遅れを取らずにいられるかという問題に関して、みんなが持つ共通の疑問に答えておいたほうがいいんじゃないかと思ったんだ。 アルゴリズムとは何か？ グーグル、ヤフー、マイクロソフトは、それぞれどのようにして、検索アルゴリズムを検索結
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