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スライドメモ:KDD2014 Tutorial "The Recommender Problem Revisited" - Wolfeyes Bioinformatics beta
Netflixの中の人によるKDD2014 Tutorialの”The Recommender Problem Revisited”のスライド1を読んだので，簡単にまとめてみた．レコメンドのこれまでと現状をひと通り網羅したチュートリアルという感じ．このスライドはKDD2014 Tutorial向けだけれど，今度のRecSys 2014のTutorialでも同様の発表があるようだ(link)． レコメンドの大まかな流れを知りたい人 このチュートリアルもいいけど，日本語で書かれたしましま先生の資料の方が丁寧でわかりやすいかも レコメンドの具体的な手法や流行を知りたい人 このチュートリアルで興味ある分野の箇所を見て個別にReferenceを当たる どっちにしろ素人のまとめなので，以下のメモは参考程度にお願いします． Kdd 2014 Tutorial - the recommender prob
S3mper
In previous posts, we discussed how the Hadoop platform at Netflix leverages AWS’s S3 offering (read more here). In short, Netflix considers S3 the “source of truth” for all data warehousing. There are many attractive features that draw us to this service including: 99.999999999% durability, 99.99% availability, effectively infinite storage, versioning (data recovery), and ubiquitous access. In co
協調フィルタリングについてまとめてみた。 - Analyze IT.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars (Part 1)
by Xavier Amatriain and Justin Basilico (Personalization Science and Engineering) In this two-part blog post, we will open the doors of one of the most valued Netflix assets: our recommendation system. In Part 1, we will relate the Netflix Prize to the broader recommendation challenge, outline the external components of our personalized service, and highlight how our task has evolved with the busi
Netflix
Build Identifier: vae1b60d3 Instance: 5d1330b1-cb22-4e3e-9406-f4cd70934786 Request Id: c6f93bd7-b192-41c1-98a6-ec9d9b51a031-210928650
Netflix Prize - Wikipedia
The Netflix Prize was an open competition for the best collaborative filtering algorithm to predict user ratings for films, based on previous ratings without any other information about the users or films, i.e. without the users being identified except by numbers assigned for the contest. The competition was held by Netflix, a video streaming service, and was open to anyone who is neither connecte
米ヤフー、Hulu買収に6億から8億ドルを提示か
米Yahooは先頃、比較的若い世代が大半を占める3億人の月間訪問者数と1カ月当たり240億分の利用時間を誇るブロギングサイトのTumblrの買収に11億ドルの現金を費やしたばかりだ。Yahooの最高経営責任者（CEO）であるMarissa Mayer氏のチームは、急速に成長するTumblrを収益化するために、パーソナライズされた上品なネイティブ広告を同サイトのコンテンツストリーム内にたくさん表示させることができる。それは、数百億ドル規模の売上高を得たいと考えているFacebookやTwitterが行っているのと同じ手法だ。しかし、それは長く曲がりくねった道である。 Yahooは今、毎月7.99ドルを支払う400万人の会員とオリジナル番組、7万本以上の完全なテレビ番組エピソードを誇るHuluに狙いを定めている。Huluを手に入れることができたら、Yahooの動画への取り組みとその売上高は即座
米国テレビ業界を震撼させたネットドラマ 視聴者のお望み通りに制作して大ヒット | JBpress (ジェイビープレス)
2010年、米国のDVDレンタル業界の最大手、ブロックバスターと、業界第2位だったムービーギャラリーが相次いで経営破綻した。その結果、1980年代から米国人の生活の一部となっていたビデオやDVDのレンタルショップは、町からすっかり姿を消してしまった。 レンタル業界が急速に落ち目になったのは、映像ストリーミングサービスの台頭が原因だ。米国では「DVDはすでに古い」というイメージになりつつある。 現在ストリーミングサービスの最大手会社はネットフリックスである。米国内だけでも2700万人が利用している。ネット通販サイトのアマゾンも、映像ストリーミングサービスを開始した。他にも、急成長しつつあるストリーミング業界に参入しようとしている会社は数社ある。 この2月、ストリーミング業界の先頭を走るネットフリックスが、ある試みを行った。この出来事が、「テレビ界に挑戦状を叩きつけた」としてメディア業界で大き
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Netflix Accelerates Ambitious Global Expansion as U.S. Growth Slows (Published 2015)
Internet Week is Coming: Aereo, Netflix, Yahoo and Buzzfeed | Internet Week New York - Ad Age
smellthedata.com
https://jp.techcrunch.com/2013/03/12/20130311zero-tv-households-now-at-5-million-says-nielsen-up-from-3-million-in-2007-but-still-just-5-of-market/