[PDF] SBMの推薦アルゴリズム
SBMの推薦アルゴリズム 2009/09/13 第3回SBM研究会＠東京工業大学 大岡山キャンパス （株）Preferred Infrastructure 岡野原 大輔 発表内容 • 会社紹介 / 自己紹介 • はてブの関連エントリ – Bayesian Sets • 大規模レコメンデーション• 大規模レコメンデーション – Locality Sensitive Hashで2000万件 数ms – エコは大卲だと も思います 会社紹介 （株）Preferred Infrastructure • PFI – 元 Purely Functional Infrastructure • 2006 3月 – メンバーは学厛の同勡、コンテストでの半 • 代表 勽勜 • メンバー 14名 (+ インターン 5名), エンジニア厾92% 代表 勽勜 • メンバー 14名 (+ インターン 5名), エン
トップページ - リコメンデーションコンテスト
主催 日本オペレーションズ・リサーチ学会 実践的データマイニング研究部会 協賛 チームラボ株式会社 人工知能学会 経営情報学会関西支部 ビジネスマイニング研究センター有限責任事業組合 趣旨 近年、B2Cの飛躍的な増加に伴い、WEB上での消費者の購買履歴や行動履歴を容易に、かつ大量に蓄積することが可能となり、それに伴って究極的なワンツーワン・マーケティングが可能になりつつあります。その１つのアプリケーションとして、顧客に対する適切な商品や行動の推薦を目的としたリコメンデーションシステムの導入が盛んに行われています．リコメンデーションシステムのアルゴリズムは，これまでに様々なものが研究提案されてきてはいるものの，ビジネスにおける実践という面から見ると，それらの研究成果が産業会に十分に還元できているとは言えない状況でしょう．そこで，実データに基づいたリコメンデーションコンテストを実
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
