行列分解ライブラリredsvdを公開しました - DO++
大規模疎行列向けの行列分解ライブラリredsvdを公開しました． redsvd 大規模疎行列向けの特異値分解や主成分分析，固有値分解を行うライブラリredsvdを公開しました． 修正BSDライセンスで公開しており，コマンドラインから使える他，C++ライブラリが用意されています． 例えば，行と列数がそれぞれ10万，非零の要素が1000万からなる疎行列に対する上位20位までの特異値分解を約2秒で処理します． 特異値分解とか，使っている技術の詳細とか応用事例を以下に簡単に紹介しましたので，興味のある方は参考にしてください． 特異値分解とは まず行列を適当に復習します．行列Xの転置をX^tと表すことにします．またIを単位行列とし，Oを全ての成分が0である零行列とします．また，行列XX^t=IであるようなXを直交行列と呼びます．Xが直交行列の時，Xvはベクトルvを長さを変えずに回転させます．ここでは
特異値分解を用いたレコメンデーション - NO!と言えるようになりたい
Recommender Systems 2007(http://recsys.acm.org/2007/)で発表された論文である，Bhaskar Mehta, Thomas Hofmann, and Wolfgang Nejdl, Robust Collaborative Filtering, In Proceedings of the 1st ACM Conference on Recommender Systems, ACM Press, October 2007, pp. 49–56. を読んだメモです．この論文では，ある種の攻撃に耐えられるような，頑強な協調フィルタリングの手法を提案していますが，その説明は後日行うことにして，今回は，関連研究に挙げられていた，特異値分解を用いたレコメンデーションアルゴリズムについて説明を行いたいと思います． 特異値分解 ある任意のm x n行列は下
Divisi: Commonsense Reasoning over Semantic Networks
Overview Download Usage Docs API Docs Dev: bzr branch lp:divisi Divisi is a library for reasoning by analogy and association over semantic networks, including common sense knowledge. Divisi uses a sparse higher-order SVD can help find related concepts, features, and relation types in any knowledge base that can be represented as a semantic network. By including common sense knowledge from ConceptN
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