『MatrixFacorization を使った評価予測 ―アルゴリズムシリーズ 3―』
お昼は昭和食堂 ( 秋葉原 ) の290円弁当がデフォルトの Hattori です。安！ 今回は前回に引き続き、推薦の話をしようと思います。 前回はアクセスログを使って関連するアイテム ( 芸能人 ) を推薦するという話だったのですが、今回は明示的な評価データがある場合に、それを使って、ユーザーの未評価アイテムの評価予測をするという話をします。 例えば、世の中の大半のレビューサイトにはユーザーの5つ星評価を投稿できるしくみがあります。Amazon、食べログ、PlayStation Network ( ゲームレビュー ) などなど例をあげればキリがありませんが、そういったユーザーがつけてくれた５つ星のデータを使って、ユーザーの好みのアイテムを推薦しようという話です。 実はこういった話は学術的には典型的なテーマになっていて、手法もほぼ確立されています。具体的には "協調フィルタリング" という
グーグルとCIAが出資する「未来予測」企業の実力（） @gendai_biz
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グーグル、世界中のショッピングデータから独自の景気動向指数を算出。カルビーは降雨量や気温からジャガイモの品質を算出。「これがデータの威力」
グーグルが世界中から集めてきた膨大なオンラインショッピングデータから、独自の景気動向指数として「グーグル物価指数」の算出を社内で始めていると、英Financial Timesが記事「Google to map inflation using web data」で伝えています（日本経済新聞による日本語訳「[FT]米グーグル、物価指数の社内運用開始」）。 記事によると、政府が発表する従来の「消費者物価指数（CPI）」は各店舗からデータが手作業で集められ、数週間遅れで発表されているが、グーグルのチーフエコノミスト Hal Varian氏はオンラインデータを利用すれば経済統計が迅速に集計できることに着目し、開発したとのこと。 Mr Varian emphasised that the GPI is not a direct replacement for the CPI because the m
次の10年、「統計分析」こそテクノロジー分野でいちばんホットな職業になる
The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ
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