Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）
ハッカドールの裏側を一部紹介。 高校生でも理解できるくらいの内容でかいてみました。Read less
Netflixはどのように映画をジャンル分けしているか - 不可視点
映像コンテンツのストリーミングといえばNetflix、現在4400万人のユーザー（有料会員）がいる成熟したサービスですが、現在もすごいペースで成長しています。 Netflix、第4四半期決算で大幅増益--加入者数は400万人増 - CNET Japan 利用できる地域は限られますが、日本でもレコメンデーションのコンテストNetflix prizeの開催や、AWSをいち早く活用した企業として知られています。 Netflixは先に紹介したNetfix Prizeでレコメンデーションの性能向上に懸賞金をかけたほど、レコメンデーションがサービスの重要な位置を占めています。 視聴された映画の2/3はレコメンデーション経由らしいです。 Todd Yellin(Vice President of Product Innovation at Netflix)は、「映画をピッタリの人にピッタリのタイミングで
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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ヒューマンインターフェイスと レコメンド・エンジン Recommender System and user experience
