Factorization Meets the Neighborhood: a Multifaceted Collaborative Filtering Model | Yahoo! Research
Collaborative Filtering with Temporal Dynamics | Yahoo! Research
Abstract: Customer preferences for products are drifting over time. Product perception and popularity are constantly changing as new selection emerges. Similarly, customer inclinations are evolving, leading them to ever redefine their taste. Thus, modeling temporal dynamics should be a key when designing recommender systems or general customer preference models. However, this raises unique challen
Programming Collective Intelligence
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新たな商品や言葉に「出くわす」ことができるデクワスとは～発見型エンジンを開発したサイジニアの吉井伸一郎社長に聞く
検索エンジンに続く新たな発見型エンジンが登場した。サイジニアが開発、販売しているデクワスがそれである。 検索エンジンが、「言葉」をもとに関連するサイトや商品などを抽出するのに対して、コミュニティ・ディスカバリー・エンジンとされる「デクワス」は、利用者の行動履歴をもとに、人、モノ、情報に、「出くわす」ことができるのが特徴だ。サイジニアの吉井伸一郎社長に、デクワスが実現する新たな発見型エンジンの世界や、そして、デクワスの今後の方針などについて聞いた。 ● ロボット工学のビヘイビア・ベースド技術をネットに応用 ――「デクワス」の概要に触れる前に、まず、吉井社長がデクワスを開発した経緯を教えていただけますか。 それならば、私の経歴からお話しした方がいいですね。もともと私は、北海道大学大学院で、ロボット工学を研究していました。当時、ロボット工学分野では、「ビヘイビア・ベースド（behavior-ba
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