レコメンド, LSH, Spectral Hashing - DO++
WEB+DB press vol.49にレコメンド特集の記事をtkngさんと書きました。 内容は最初は、協調フィルタリングやコンテンツマッチの簡単な話から、特徴量をどのように表すか、大規模データをどのように処理するかにいき、特異値分解などの低ランク行列分解によるレコメンドやRestricted Boltzmann Machineといった最近のnetflix prizeの上位の手法など、かなり突っ込んだ議論もしてます。 個人的には三章でLocality Sensitive Hash(LSH)について扱っているあたりがお勧めです。 レコメンドの内部の問題を極言すると、データというのは疎な高次元の数値ベクトル（数百万次元とか）で表され、クエリでベクトルが与えられた時、これと似たようなベクトルを探してこいという問題になります。”似たような”を数学的にいえば、クエリのベクトルとの内積（各ベクトルは長
Algorithm Analysis
Introduction In their paper on the k-nearest neighbor (knn) algorithm, the BellKor team mention three choices that they considered for a similarity function: Pearson's Correlation Coefficient, the Cosine Coefficient, and the Root Mean Square Difference. In today's blog, I will focus solely on the Pearson Correlation Coefficient. It is clear from the paper that they did a lot of work with Pearson.
More data usually beats better algorithms
Datawocky On Teasing Patterns from Data, with Applications to Search, Social Media, and Advertising I teach a class on Data Mining at Stanford. Students in my class are expected to do a project that does some non-trivial data mining. Many students opted to try their hand at the Netflix Challenge: to design a movie recommendations algorithm that does better than the one developed by Netflix. Here's
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