第9回 進化するレコメンドシステム | gihyo.jp
この連載も今回で最終回。最後にまとめとレコメンドシステム作成の周辺の話題を取り上げます。 レコメンドのアルゴリズムとその目的 今回紹介したレコメンドのアルゴリズムは、協調フィルタリング、およびコンテンツベースフィルタリングに属するものでした。それぞれに対してユーザベースおよびアイテムベースのアルゴリズムが存在します。 さらにそれぞれに対し、類似度に既存の関数を利用、あるいは新規に関数を定義したり、重み付けの種類等で数多くの派生形が存在します。 数あるレコメンドのアルゴリズムの選択基準は、導入するサービスの目的やビジネスモデル、ユーザのタイプ、及び現時点で利用可能なデータの量および質に依存します。たとえば、検索サービスやECサイトでは、各ユーザの検索を効率化＝サービスの利用時間を短くするレコメンドが、コミュニティサイトやポータルサイトでは、各ユーザの滞留時間＝サービスの利用時間を長くするレコ
NTTデータのHadoop報告書がすごかった - 科学と非科学の迷宮
業界トップ のエンタープライズ Hadoop 企業 Cloudera に入社しました http://www.cloudera.co.jp/ 今年の6月に、「平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書」というドキュメント群が経産省から公表されました。 そのうちの一つに、NTTデータに委託されたHadoopに関する実証実験の報告書がありましたので、今更ながら読んでみることにしました。 Hadoop界隈の人はもうみんなとっくに読んでるのかもしれませんけど。 http://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf 「高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業）」という
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HadoopをWindows上の仮想マシンで手軽に試す方法