論文メモ：小野 智弘ほか. 情報・コンテンツのレコメンド技術と課題. - よしなしごと
アクセスログの分析の先に何をしたいか考えたとき、やりたいことは情報検索の支援だと改めて思ったので、関連技術の一つとしてレコメンド技術について調べてみることにしました。という訳で、レコメンド技術の概要を把握するために下記の論文を読んでみました。本文はCiNii Articlesで公開されています。 書誌事項 小野 智弘, 麻生 英樹, 本村 陽一． 情報・コンテンツのレコメンド技術と課題． 電子情報通信学会誌. 2011, vol. 94, no. 4, p. 310-315. レコメンドシステムの手法と2010年の国際会議RecSys2010における研究動向、AmazonやYou tubeなど実サービスで利用されているレコメンド手法の概説、パーソナル情報を利用したサービスに対するユーザーの受容性調査の結果が解説されています。 章立て はじめに レコメンド技術の分類と最新動向 レコメンドシス
第3回 レコメンドシステム－協調フィルタリングのHadoopへの実装［前編］ | gihyo.jp
今回はいよいよHadoopを用いたレコメンドシステムについて説明します。 今回のポイントは以下の通りです。 処理をMapReduceフレームワークへ変換することで、分散処理のメリットを享受 アウトプットからkeyについて着目し、処理ロジックを考える 簡単な処理でも数段階のMapReduce処理を踏む場合がある 前回までのおさらい 分散処理の基本的な考え方は、大規模データあるいは処理する問題を小さく、かつ、互いに独立した単位に分割して並列に処理することで、各処理単位の出力を結合することで最終的な結果を得るというものです。Hadoopは数ある分散処理のフレームワークの実装のひとつで、システムレベルの詳細の多くを意識せず、処理ロジックに集中して設計できる特徴があります。 Hadoopで処理するため、前回紹介したユーザの映画評価の履歴をHDFSのディレクトリにコピーすると、HDFSは履歴を各ノード
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ:phpspot開発日誌
こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ 2011年03月30日- こんなアイテムも好きかも？を実装するためのレコメンドエンジンのオープンソースまとめ。 amazonや色々なCGMサイトが導入していますが、何かのアイテムを見ているとき、関連したアイテムを出してあげるという仕組みをまとめてみました。 協調フィルタリングともいいますが、CGM的なサイトなんかを作る際には覚えておくと利用者満足度やPV増に繋がりますね。 それでは以下にまとめます。 cicindela Perl+MySQL5で動作。WEB API 形式で呼ぶことが出来るため、PHP等の他の言語から呼び出すことも容易です。 vogoo PHPのソースからrequireして使うタイプのPHPライブラリ。MySQL利用。PHPソースから直接利用したい場合に使えます OpenSlopeOne こち
NTTソルマーレ、本に「チェックイン」する読書SNSサービス“Bookcrew”を公開
NTTソルマーレ株式会社が、本に「チェックイン」する読書SNSサービスである“Bookcrew”を公開したようです。この“Bookcrew”は、ユーザーが本に対する「読書中」や「読み終わった」などの状態、興味の有無、気持ちを記録する「チェックイン」と呼ばれる行為を行うことで、読書中に感じた「気持ち」を記録し、友達と共有することができるサービスのようです。また、チェックインした本が自分だけの本棚に登録される「本棚」機能、その本棚を友達に公開できる「本棚公開」機能、数多くの本を読んだり、レビューを書いたりするともらえる「ワッペン」機能等も提供されているようです。 Bookcrew http://bookcrew.jp/ 本にチェックインする読書SNSサービス Bookcrew（ブッククルー）をオープン （NTTソルマーレ 2011/8/4付けの記事） http://www.nttsolmare
はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。2024年2月のトップ50です*1。 順位 タイトル 1位 マンションリフォーム虎の巻 2位 死ぬほど嫌でした｜佐藤秀峰 3位 「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん 4位 管理職必読 順番に読むと理解が深まる「マネジメントの名著」11冊 | 日経BOOKプラス 5位 メルカリで値段の「¥マーク」を小さくしたら購入率が伸びた理由、ペイディがサービス名を「カタカナ表記」にする理由など、プロダクトのマーケ施策まとめ30(2023)｜アプリマーケティング研究所 6位 7年適当に自炊してきて調味料について思ったことを書く 7位 ウクライナ軍に入隊したアジャイルコーチが、さまざまなメソッドを駆使して中隊長としてのリーダーシップを実現した話（
bX: The Ex Libris Scholarly Recommender Service for all libraries
bX: The Ex Libris Scholarly Recommender Service for all libraries Jerusalem, Israel—June 25, 2010. Ex Libris Group is pleased to announce that the popular, unique bX scholarly recommender service is now available in even more library interfaces. Launched in May 2009 as an additional service for customers of the SFX OpenURL link resolver, bX is in use at more than 250 SFX libraries worldwide. A set
懐かしの次世代 - clap-hand instruments of knowledge
関祐司「“検索技”を磨く時代は終わった」 （日経パソコン 4/26号 52ページ） を読む。 ネイバージャパンの方の小さな囲みコラム。 以前は、複雑なオプションを組み合わせて目的の情報にたどり着くことも多かった。だが今は、検索エンジン自体がかなり賢くなった。…もはや、ユーザーが検索技を磨くような時代ではないだろう。 ネットのユーザー層も広がった。ただ検索ボックスがぽつんと置かれているだけでは、どうしてよいか分からないという人も出てきている。検索キーワードを入力しなければ何もできないというサービスでは、使われなくなるだろう。 これはサーチエンジンの話だけど、OPAC大丈夫なのかとか思ってしまう。まぁOPACだけじゃなくて、サーチエンジン以外のデータベース検索はだいたいそうなんだけど。 「使われなくなる」というのは代替物があるからで、なければ仕方なく使うわけだよね。検索技を磨くような時代じゃな
松丸本舗のさまよいかた
松丸本舗のワクワク感てのは、ずばり古本屋の魅力になる。 それも、中古書店の100円ワゴン発掘みたいなのではなく、老舗の古本屋をさまよう気持ち。あの、古いのも新しめもいっしょくたになってそそり立つ棚の前にいる興奮といえば分かるだろうか。目利きが選んだなかで、自分が太鼓判押した既読本にはさまれて、タイトルすら初見のやつを見つけたら―――そう、ドキッとするだろう。そして、たいていその第七官は正解だったりする。 この感覚は、amazonと新刊書コーナーしか行かないようなハンターには分かりにくいかも。なぜなら、そういう狩人は、目指す著者やジャンルが固定されており、タイトルすら事前に分かった状態で行くから。「あるか／ないか」しか気にしないし、「まどう」ことは時間のロスだと考えているから。迷うにしても、せいぜい「買うか／借りるか／ブックオフ」ぐらい。わたし自身、ビジネス書や文芸書を漁るとき、そういう狩人
進化する図書館システム
本の未来を論じる上で避けては通れないものの一つが、図書館の役割だろう。さて、その図書館のうち、とくに図書館システムと呼ばれる、図書館が保有する資料を総合的に管理するシステムについて、昨今の日本国内の動向を紹介したい。 図書館システムの惨憺たる現状 一般に図書館システムと言った場合、利用者の立場からすれば、図書館内にある蔵書検索端末を思い浮かべるだろう。これは図書館業界においてはOPAC（Online Public Access Catalogue）と呼ばれており、最近ではOPACをウェブ上で公開する図書館も増えている。ちなみに慶應義塾大学の上田修一教授の調査によれば、2009年3月31日時点で749ある大学図書館のうち、81.6%にあたる611館がウェブでOPACを公開している（ウェブOPAC）。 また、 日本図書館協会の調べでは、2009年12月時点で全国の公共図書館（都道府県立、市区町
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“連想型”消費で売る：日経ビジネスオンライン
レコメンドサービスを「気持ち悪い」と感じるユーザー心理 KDDI研究所らがはじめて定量的解析に成功（MarkeZine） - Yahoo!ニュース
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