Mahoutのサンプルプログラミング - プログラマでありたい
ちょっと空いた時間にTasteの後を継ぐオープンソースのリコメンドエンジンのMahoutを触ってみました。まだ使いこなせていないですが、かなり面白そうなアプリです。 今回はLivedoor Clipsのデータを使って、URLに対してお勧めのタグとタグに対してお勧めのタグを出してみました。タグ情報を使いやすいように整形しているので、詳しくは「livedoor clipsのデータを少しだけ眺めてみた。」を参照してください。 import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException; import java.util.List; import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file
Electrical Engineering and Computer Science | College of Engineering
Making an impact Through vibrant classroom education and practical experiential learning, our dedicated faculty prepare students to step into a rewarding profession that impacts every facet of life.
Apache Mahout - Overview
For Creating Scalable Performant Machine Learning Applications Download Mahout Apache Mahout(TM) is a distributed linear algebra framework and mathematically expressive Scala DSL designed to let mathematicians, statisticians, and data scientists quickly implement their own algorithms. Apache Spark is the recommended out-of-the-box distributed back-end, or can be extended to other distributed backe
k66旗舰厅_尊龙凯时app下载
k66旗舰厅 k66旗舰厅是专业生产高压开关配套件的企业，全厂占地面积2000多平方米，建筑面积为1000平方米，拥有固定资产380万元，拥有工程技术人员18人，其中高级工程师4人。企业主要生产压制环氧注射各种高压绝缘件，带电显示装置，JSxGN系列机械闭锁，各种程序锁和电磁锁，JNl5—12（ESl）中置柜专用接地开关。我厂技术力量坚实，检测设备齐全，工艺先进，并建立了GB/T19002-IS09002质量保证体系...[更多+]
steps to phantasien(2008-08-14) Netflix Prize 外野席
"集合知プログラミング" という本が出たらしい. 私の積読には元本の "Programming Collective Intelligence" があって, 途中まで読んだまま放置していたら日本語訳が出てしまった. (オライリーのアンチパターンと命名.) 悔しいので本は処分. そのうち日本語版で続きを読もう.... 興味を持っていたのは推薦エンジン(協調フィルタ)だった. 私の中では検索エンジンに匹敵するウェブのハイテクという位置付けなんだけど, 草の根には普及しておらず悲しい. 検索エンジンでの Hyper Estraier や senna に相当する協調フィルタの立ち位置は デッドヒートが予想される...とだいぶ前から思ってるんだけど, いまのところ閑古鳥気味. まったく, 出し抜くだけの実力があればなあ. 先の皇帝ペンギン本では, 一章にさっそく協調フィルタが登場する. 読んでみると
オープンソースのレコメンドエンジン Taste - プログラマでありたい
Netflix Prize 外野席というエントリーを読んでいるら、オープンソースのリコメンドエンジン Tasteが紹介されていました。Javaベースの協調フィルタリングのレコメンドエンジンです。こんなのがあるのは、全然知りませんでした。 まだ詳しく見ていないのですが、紹介者さんの弁を借りると「高等なアルゴリズムは使っていない. ただデータの入出力やアルゴリズムを pluggable にするなど好感の持てる作りではある.」とのこと。リコメンドエンジンのアルゴリズムは、対象とするデータによって最適なものが変わります。であれば、Tasteのような作りにして、アルゴリズムは独自で実装し易いようにしておくのが良いのかもしれませんね。今度、深堀して読んでみます。 関連：集合知プログラミングが凄すぎる件について 集合知プログラミングposted with amazlet at 08.11.05Toby
WEB+DBプレスの「[速習]レコメンドエンジン」のサンプルプログラムを訂正してみる - 遥かへのスピードランナー
プリファードインフラストラクチャーのid:tkngさんと岡野原さんがWEB+DBプレスvol.49に「[速習]レコメンドエンジン」という記事を書かれています。 WEB+DB PRESS Vol.49posted with amazlet at 09.03.08 技術評論社 売り上げランキング: 359 Amazon.co.jp で詳細を見る レコメンドエンジンには前々から興味を持っていたので、早速サンプルコードを自分でも書いてみるか、と思い誌面のソースをXCodeに打ち込んで動かしていたのですが、コンパイルが通らない。 なにぶんC++なんてほとんど書いたことがないので、自分のやり方が悪いのかと疑ったのですが、代入する変数が間違っていたりミススペルがあったりなど、おそらくこれは誌面のソースが間違っているのだろうという結論に至りました。 例えば・・・ p130 リスト２より #include
![WEB+DBプレスの「[速習]レコメンドエンジン」のサンプルプログラムを訂正してみる - 遥かへのスピードランナー](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c784ff3f370e4a85522aef377f854c7438f9ea28/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fecx.images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F51sknYvsDXL.jpg)
レコメンドエンジンのアルゴリズムの学術情報を一挙総まとめ
February 10, 2009 14:31 レコメンドエンジンのアルゴリズムの学術情報を一挙総まとめ カテゴリ レコメンデーション ホットラボ Tweet ホットリンクは、創業以来8年間ずっと『究極のエージェント』を目指して会社を運営してきているので、レコメンドエンジン・データマイニング・テキストマイニング・WEBマイニング・対話エンジン等の技術はずっと開発してきました。 今回は、ホットリンクのレコメンドＡＳＰサービス「レコナイズ」の開発に際して、再度まとめたレコメンドエンジンに関する学術分野での基本から最新までの論文などをご紹介しておきます。 （ホットラボ（ホットリンクの研究チーム）メンバーである産業技術総合研究所の濱崎さんが中心となって以前まとめてくれたものです） **********************************************************
Amazon.com recommendations item-to-item collaborative filtering - Internet Computing, IEEE
Industry Report 76 JANUARY • FEBRUARY 2003 Published by the IEEE Computer Society 1089-7801/03/$17.00©2003 IEEE IEEE INTERNET COMPUTING Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering R ecommendation algorithms are best known for their use on e-commerce Web sites,1 where they use input about a cus- tomer’s interests to generate a list of recommend- ed items. Many applications use o
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Cofi: A Java-Based Collaborative Filtering Library