MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね．岡野原です． 今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します．これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている）． 今や世の中のあらゆる種類のデータが，高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました．例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル（Bag of Words）で表し，画像データも，SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル（とそれをSkecth化したもの）として表せます．行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する．グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ，グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ
Scalaで集合知プログラミング まとめ - Reinvention of the Wheel
Scalaで集合知プログラミングのまとめです PythonとScalaのお勉強を兼ねつつもゆる〜い感じで進めていきますデス 目次 1章 集合知への招待 Scalaで集合知プログラミング その1 2章 推薦を行う 嗜好データの定義 Scalaで集合知プログラミング その2 ユークリッド距離を使った類似度 Scalaで集合知プログラミング その3 ピアソン相関係数を使った類似度と類似度ランキング Scalaで集合知プログラミング その4 アイテムを推薦する Scalaで集合知プログラミング その5 アイテム間の類似を計算する - 嗜好値データの変換 - Scalaで集合知プログラミング その6 deli.cio.us APIの利用準備 Scalaで集合知プログラミング その7 deli.cio.us APIを利用した推薦 Scalaで集合知プログラミング その8 アイテムベースのフィルタリング
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