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レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズを最初から読む場合はこちらApache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS。 昨日分析したデータは、1番の人にお勧めなアイテムは104で、4.25点をつけるだろう、という予想でした。なぜこのような計算結果になったのか、なんとなく感覚をつかんでみよう。 入力に使ったCSVデータを、簡単にグラフ化してみたのがこれだ。 レコメンド対象となる1番の人は、青のグラフだ。この青のグラフのパターンに一番似ているのはどれだろう？ 101〜103をぱっと見た感じ、紫(5)の人と似た傾斜だと感じると思う。また、赤(4)の人も分かりづらいけど結構似ている。102の評価は抜けているものの、101*1と103の評価は近い。 逆に、緑(2)の人とは正反対の好みを持っているようだ。グラフが逆行している。黄色(3)の人は…、あんまり関連性はなさそうだな。 というような
Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS
Mahoutシリーズ目次（随時更新） 非分散レコメンデーション Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS （これ） レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる - 都元ダイスケ IT-PRESS 機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価 - 都元ダイスケ IT-PRESS 分散レコメンデーション Mahoutで分散レコメンド(1) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(2) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(3) - 都元ダイスケ IT-PRESS クラスタリング 今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS 今度はMahoutでクラスタリング(ソース編) - 都元ダイスケ IT-PRESS では、本文いきます。 Apach
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
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