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kanbayashiのブックマーク - はてなブックマーク
Rust標準ライブラリのBTreeMapの実装コードを参考にB+Treeをフルスクラッチで実装しました。 get, insert, remove, rangeなどの基本的な操作は実装できているので、ひとまずここに記録します。 ソースコードはGitHubリポジトリに公開しています。そちらもみて見てください github.com どなたかのB+Treeの実装や理解の参考になれば幸いです。 (1600行程度で収まったのでstd::collections::btree_mapより追いやすくなっていればいいなと) 実装した主な操作 Rustっぽい疑似コードです。細かい仕様はソースコードみてください。 fn get(key) -> Option<value> 入力に全順序なkeyを取る。もし要素が存在すれば、そのvalueを出力する。 fn insert(key, value) -> Option<o
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最近の家 #2 最近の家の話です。 1記事にするほどでもないような、こまごました話や家の雰囲気を記録するゆるいシリーズです。 過去の「最近の家」記事はこちら 最近の家 #1 - ダイナミック気晴らし 猫がいつも エレファントスツール（右の黒い椅子）の下で寝ている。かまくらみた…
協調フィルタリングのグラフィカルモデル - nokunoの日記
協調フィルタリングとはAmazonのお勧めのように「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」という情報を用いて推薦をする手法です。グラフィカルモデルはベイジアンネットワークとも呼ばれ、最近一部で流行している機械学習の手法です。今回は、協調フィルタリングをグラフィカルモデルで表現したらどのようになるだろう、と考えて思いついたアイデアを紹介します。 今、ユーザuとアイテムiの組{u,i}のデータが大量に与えられているとします。例えばソーシャルブックマークならユーザとブックマークしているページの組み合わせ、E-commerseならユーザと購入した商品の組み合わせ、などです。ここではSBMを例に考えるので、はてブと同様にユーザはマイナスの評価を付けることはできないものとします。 このときユーザuに対してお勧めのページを推薦することを考えると、ユーザuがまだブックマークしていないページiに
Collaborative filtering - Wikipedia
Collaborative filtering (CF) is, besides content-based filtering, one of two major techniques used by recommender systems.[1] Collaborative filtering has two senses, a narrow one and a more general one.[2] In the newer, narrower sense, collaborative filtering is a method of making automatic predictions (filtering) about a user's interests by utilizing preferences or taste information collected fro
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