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[O] 神嶌敏弘「推薦システムのアルゴリズム」
« 脳年齢テスト 整数の瞬間記憶 | トップページ 神嶌敏弘「推薦システムのアルゴリズム」 [日記] 神嶌敏弘さんの「推薦システムのアルゴリズム」を、人工知能学会誌を借りて通読しはじめたところです。 - 人工知能学会誌：目次 -- http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/journal/contents/ - Ｖｏｌ．２２ Ｎｏ．１（２００７年１月） - Ｖｏｌ．２３ Ｎｏ．１（２００８年１月） - Ｖｏｌ．２３ Ｎｏ．２（２００８年３月） に掲載されており、全部で40ページ以上。 なんで急に読み始めたのかというと、ある疑問が湧いたからです。 以下のようなコンテストが開催され、人工知能学会も協賛してるみたいなので、楽しいかもなと興味をもったのです。 - リコメンデーションコンテスト -- http://kgmod.jp/contest/ # 参
レコメンデーションとエディットグラフ
レコメンデーションとエディットグラフ：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（10）（1/4 ページ） プログラマたるものアルゴリズムとデータ構造は知っていて当然の知識です。しかし、教科書的な知識しか知らなくて、実践的なプログラミングに役立てることができるでしょうか（編集部） 実際のアプリケーションで使われるアルゴリズム これまで見てきたアルゴリズムは、実際のアプリケーション開発の際にそのまま使われることはあまりなく、プログラム言語やライブラリなどですでに機能が用意されているものが大半でした。 今回は最終回ということで、実際のアプリケーション開発でそのまま使えるものを紹介したいと思います。 レコメンデーション ECサイトで、「あなたにお勧めの商品」を表示していることがあります。いろいろなデータベースや行動履歴のデータから、その人ごとにお勧めの商品をはじき出して推薦する機能をレコメンデー
PFI Technologies @ WEB+DB PRESS Vol.49 - moratorium
WEB+DB PRESS Vol.49 作者: arton,桑田誠,角田直行,和田卓人,伊藤直也,西田圭介,岡野原大輔,縣俊貴,大塚知洋,nanto_vi,徳永拓之,山本陽平,田中洋一郎,下岡秀幸,ミック,武者晶紀,高林哲,小飼弾,はまちや2,WEB+DB PRESS編集部出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2009/02/23メディア: 大型本購入: 10人 クリック: 373回この商品を含むブログ (45件) を見る WEB+DB PRESS Vol.49(2009年2月24日発売)にPFI関連の記事が2つ紹介されます。 WEB+DB PRESS Vol.49 (目次) まず1つ目は、「速習レコメンドエンジン」という特集企画です。 徳永さん(id:tkng)と岡野原さんが中心になって書いた記事で、レコメンドとは？という所から始まり、大規模データの処理方法、そして最新のアルゴリズム(
AIST Today 2004.06 VOL.4-6
近年、商品、学術文献、Webページなどが膨大に集積されるようになった。そのため、嗜好や要求に合うものを、利用者自身が、膨大なデータの中から見つけだすのが困難になってきている。そこで、利用者の代わりに、嗜好や要求に即したものを見つける推薦システムが開発された。 そのような推薦システムには、検索対象の特徴を利用する「内容に基づくフィルタリング」と、「口コミ」による推薦を自動化した「協調フィルタリング」の二つの手法がある。本研究では、後者の手法を改良した。 まず、協調フィルタリングの概略を述べる。この推薦システムには、いろいろな検索対象について、その好き嫌いを多くの人に尋ねた結果を集積したデータベースが事前に用意されているとする。推薦システムは、図１のような手順で利用者Aさんが好みそうなものを推薦する。（1）Aさんは幾つかの検索対象について、その好き嫌いを示すことで、嗜好を提示する。
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