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レコメンデーションに関するmookieのブックマーク (2)

  • 論文輪講:Temporal Diversity in Recommender Systems - Preferred Networks Research & Development

    PFIでは今年の4月から有志で論文の輪講を始めました。有名な学会の論文を毎回二人ぐらいが読んできて、資料を作って発表する、という形になっています。(ちょっと前まではTAPL輪講というものをやっていました。論文輪講が落ち着いたら、次はまた教書に戻るかもしれません。) 私も先日発表をしてきたので、その資料を元にこちらの方でも論文紹介を行いたいと思います。 私が担当したのはSIGIR 2010のFiltering and Recommendationのセッションで、以下の3の論文を紹介しました。 Temporal Diversity in Recommender Systems Social Media Recommendation Based on People and Tags A Network-Based Model for High-Dimensional Information F

    論文輪講:Temporal Diversity in Recommender Systems - Preferred Networks Research & Development
    mookie
    mookie 2018/06/30
    Netflixのレコメンデーション論文の解説。ユーザ評価の結果でレコメは精度と新規性と多様性のバランスが大事とのこと、バランスの取り方のレコメンデーション具体的な手法の紹介
  • Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS

    Mahoutシリーズ目次(随時更新) 非分散レコメンデーション Apache Mahoutで機械学習してみるべ - 都元ダイスケ IT-PRESS (これ) レコメンデーションの簡単な原理を視覚的に把握してから実際に計算してみる - 都元ダイスケ IT-PRESS 機械学習における重大な"仮定"と、アルゴリズムの評価 - 都元ダイスケ IT-PRESS 分散レコメンデーション Mahoutで分散レコメンド(1) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(2) - 都元ダイスケ IT-PRESS Mahoutで分散レコメンド(3) - 都元ダイスケ IT-PRESS クラスタリング 今度はMahoutでクラスタリング - 都元ダイスケ IT-PRESS 今度はMahoutでクラスタリング(ソース編) - 都元ダイスケ IT-PRESS では、文いきます。 Apach

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