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各種レコメンドアルゴリズムの特徴をメモ。 間違いの指摘やご意見はお気軽に @ts_3156 までご連絡ください(^^) レコメンドとは 何かしらの「アイテム」をユーザーにおすすめする仕組みのこと。 アイテムは場合によって様々で、ECサイトなら商品、ニュースサイトならブログ記事、ツイッターならユーザーそのもの、がアイテムに当たる。 代表的なレコメンドアルゴリズムの種類 ルールベース 決め打ちレコメンド。 例:(今はA社とタイアップ中だから、)うちの商品を買った人にA社の商品をおすすめしよう コンテンツベース アイテム間の類似度に基づいたレコメンド。 例:野球のバットを買った人には野球のボールをおすすめしよう 協調フィルタリング レコメンドの話で一番話題に登るのはこのアルゴリズム。ユーザーの行動履歴からおすすめするアイテムを決める。アイテム情報を知らずにおすすめする点がポイント。アイテム情報を
どんな言語なの? † Pythonの特徴として 純粋オブジェクト指向スクリプト言語 豊富なライブラリ 欧米で人気 無料エディターのIdleが付いてる などが挙げられますが、プログラミングをやったことのない方にはいまいちピンとこないかもしれませんね。 それでは、Google、Microsoft、Yahoo!、Youtubeなどで使用されていると聞いたら、少しは興味がわいてきませんか? Pythonは開発者がもともと教育用の言語(ABCといいます)に携わっていたこともあって、初心者の方も覚えやすい。 ところがどっこい、超優れた標準ライブラリ・超超優れたサードパーティーのライブラリがある。 なのでPython一つで何でも出来てしまうのだ。 ↑ やってみたい! でもどうすればいいの? † それではPythonをインストールしましょう。以下ではWindows XPを想定して解説していきます。 まずは
昨日は、なでしこジャパンがカナダに勝ちました!!2−1で!! 世界中で見られてたでしょうなぁ。オリンピックですからねぇ。 っで、その裏で、Macの世界では、新しいMacOSが発売になりましたぁ\(^O^)/ 人によっちゃMac > なでしこの人もいるでしょうねぇ( ̄∇ ̄) Mountain Lionはかなり安定したシステムになったように思えますね。 Lunchpadは、ゴミが入らなくなったし、MessageやTwitterまで盛り込まれましたねぇ。 iPadやiPhoneの技術が盛り込まれた感じがすごくします。 少し怖かったんですが、開発環境のXcode4.4は、 SimulatorがiOS 5.1用しかなかったのが残念ですが、 基本コンパイルは問題なく使えるようです。 Macは、Windowsとは違って、古いコンパイルだと アップルの審査が通らない恐れがあるので、 やはり新しい環境ででき
# sample script 1 import re data_id = ”Vf-i-dia” shot_id = ”73116” extension = ”.dat” data_path_r = ”./” rfile=data_path_r+data_id+”@”+shot\ _id + extension fr = open(rfile, ”r”) for line in fr: a = re.split(”,”, line) print a[0], a[1] Practical Data Analysis Using Open Source Software 3. Practical Data Analysis Using Python SUZUKI Yasuhiro author’s e-mail: ysuzuki@LHD.nifs.ac.jp ! -30 -20 -10 0 1
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