【実践 機械学習】レコメンデーションをシンプルに、賢く実現するための3か条
これが行動履歴から傾向を判断し、推薦につなげていく基本的なアイディアになる。そして 共に好まれやすい傾向 をログから数値的に見つけ出してくれる機能を備えたのが、Mahoutというライブラリだ。 3. 高速な検索技術を活用する 今、きんモザとごちうさが共に好まれやすいという傾向がわかった。それでは、ここでもし新しい登場人物・サトシが "きんモザ BD" というキーワードでAmazonを検索していたら、Amazonのシステムはどう対応すべきだろう？ 答えはシンプルだ。すかさず、ごちうさのBDも こんな商品もいかがですか？ と表示すればいい。 （ここまで書いてから確かめたら案の定そうなった） これが現実的なシーンでの推薦システムの動きになる。傾向に基づいた推薦は闇雲に広告を打つよりよっぽど賢いし、効果的だ。 ただし、「きんモザで検索していたら、すかさずごちうさも表示する」という推薦処理は高速に行
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Amazon.com recommendations item-to-item collaborative filtering - Internet Computing, IEEE
Industry Report 76 JANUARY • FEBRUARY 2003 Published by the IEEE Computer Society 1089-7801/03/$17.00©2003 IEEE IEEE INTERNET COMPUTING Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering R ecommendation algorithms are best known for their use on e-commerce Web sites,1 where they use input about a cus- tomer’s interests to generate a list of recommend- ed items. Many applications use o
【社内資料公開】AWSトラブルシューティングページまとめ／より早い原因把握のために心がけること | DevelopersIO
はじめに こんにちは植木和樹です。オンプレで10年近くサーバーの保守運用をやっていた経験からいいますと、AWSの障害発生率は非常に低くて驚きます。数百台規模のサーバーを扱ってますと、毎日どこかでのサーバーでディスク、CPUファン、メモリーパリティエラーなんかの故障が起きていて日々対応に駆けまわってた覚えがあります。 さてAWSの障害発生率が低いといってもゼロというわけではありません。仮に0.1%だとしても1000日つまり3年運用していれば1回くらい障害に遭遇するものです。0.01%だったとしてもサーバーが1万台あれば1日1回なにかしらのトラブルに遭遇しても不思議ではありません。 トラブルに遭遇すると、当然サービスや処理に影響をきたしてしまうわけで早期の暫定処置と、その後に恒久的な対策が求められます。その時に重要なのは早く正しく原因を特定することです。トラブルシューティング力が重要です。 A
AWS(Amazon Web Services)技術資料メモ(2015年3月版) - hiroshixの日記
2015-03-16 AWS(Amazon Web Services)技術資料メモ(2015年3月版) 2015年3月版に更新。 技術資料はココにあるんだけど、散らかってるのでまとめてみた。全体的に資料の日付をチェックした方がいいかも。資料公開からアップデートがある場合も。あとどの資料も最初に概要入っててごめんなさい。 概要的なやつ スタートアップならおさえておきたいAWS入門サービス概要と基礎知識編 スタートアップならおさえておきたいAWS入門サービス概要と基礎知識編 from Hiroshi Takayama →つまづきやすいポイントや不安点など WebサービスStartUP向け AWSスケーラブルな構成例 WebサービスStartUP向け AWSスケーラブルな構成例 from Amazon Web Services Japan →構成例・代表的なサービスの一言紹介・課金関連・サポ
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
