複雑ネットワーク理論を活用したレコメンドとは｜デクワス
デクワストップ ＞ デクワスとは Complex network theory 21世紀のサイエンス「複雑ネットワーク理論」 閲覧や購買など ユーザー行動履歴を収集 収集データを結合し 複雑ネットワークを生成 コミュニティ抽出アルゴリズムにより嗜好性を解析 解析結果をもとに レコメンド 人間社会の複雑さと、偶然に出会った人が実は友人の知り合いだったというときに実感する“世間の狭さ”―― 日常経験するこんな事象を定量的に解明しようと誕生したのが、「複雑ネットワーク」の研究分野です。基礎理論の歴史は古く、グラフ理論の誕生にまでさかのぼりますが、世界的に研究が進んだのは21世紀になってから。インターネットやウェブ、ソーシャルネットワークが広く普及したことが研究成果拡大の大きな要因です。 情報と情報、あるいは人と人の間のネットワークを対象に研究が進んだこの理論を、サイジニアでは、いち早く、人と情報
ぽすれんモバイル、“知る人ぞ知る”CD/DVDを薦めるレコメンド機能を導入 - 日経トレンディネット
ゲオのグループ会社でオンラインDVD／CDレンタルを手がけるぽすれんは8月25日、携帯電話向けレンタルサービス「ぽすれんモバイル」のレコメンデーション機能に、サイジニアの発見型検索エンジン「デクワス」のモバイル版を導入したと発表した。デクワスモバイル版を採用するのは、ぽすれんモバイルが世界で初めてという。 ぽすれんモバイルでは、各商品タイトルのページやマイページに、個々のユーザーの関心や嗜好に合ったお勧め商品が表示されるようになる。 デクワスは、商品やユーザーの関連性の分析を従来の推奨技術に組み込むことで、ユーザーが思いがけず有益な情報や商品を発見できるようにする。ロングテールと呼ばれる知名度と売上が小規模な商品も網羅するため、マニア向けの商品をユーザーに勧めることが可能。アルゴリズムレベルでのパーソナル化を実現することで、膨大な商品群の中から、各ユーザーの趣味に合う商品を提示することがで
ランダムウォーク - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ランダムウォーク" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2011年5月） 2次元ランダムウォークの軌跡。 ランダムウォーク（英: random walk）は、次に現れる位置が確率的に無作為（ランダム）に決定される運動である。日本語の別名は酔歩（すいほ）、乱歩（らんぽ）である。グラフなどで視覚的に測定することで観測可能な現象で、このとき運動の様子は一見して不規則なものになる。 ブラウン運動と共に、統計力学、量子力学、数理ファイナンス[1][2]等の具体的モデル化に盛んに応用される。 数学的定義[編集] () を独立かつ同分布な 値
マルコフ連鎖 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "マルコフ連鎖" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2018年1月) マルコフ連鎖（マルコフれんさ、英: Markov chain）とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とりうる状態が離散的（有限または可算）なもの（離散状態マルコフ過程）をいう。また特に、時間が離散的なもの（時刻は添え字で表される）を指すことが多い[注釈 1]。マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である（マルコフ性）。各時刻において起こる状態変化（遷移または推移）に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が過去の状態によらず、
モンテカルロ法 - Wikipedia
モンテカルロ法（モンテカルロほう、（英: Monte Carlo method、MC）とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区（カルティ）の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。 計算理論[編集] 計算理論の分野において、モンテカルロ法とは誤答する確率の上界が与えられる乱択アルゴリズム（ランダム・アルゴリズム）と定義される[1]。一例として素数判定問題におけるミラー-ラビン素数判定法がある。このアルゴリズムは与えられた数値が素数の場合は確実に Yes と答えるが、合成数の場合は非常に少ない確率ではあるが No と答えるべきところを Yes と答える場合がある。一般にモンテカルロ法は独立
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Larry Selinker
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