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
いろんなニュースアプリを（想像で）図解してみた
どうもー、なかDでございます。 今日はですね、ニュースアプリのアルゴリズムを図解してみました。とはいっても、実際に中のアルゴリズムを見たわけではないので想像で書いてます。予めご了承下さい。 SmartNews（スマートニュース） スマートニュースさんはTwitterの公開記事からURL付のツイートを抽出し、カテゴライズ、類似判定、人気度判定の順で配信されている様です。 ジャンルは絞らず、大衆記事を集合知で集めている点が特徴ですかね。 Gunosy（グノシー） グノシーさんは、独自のレコメンドエンジンによるパーソナライズ記事の配信が特徴ですね。個人のTwitter、Facebook、はてブアカウントの情報から興味（Interest）を抽出し、おすすめの記事をマッチングし配信する。ユーザーベース解析とコンテンツベースの解析を両方行い、あの精度の高いレコメンドを実現しているのだから驚きですね。ゴ
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Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9
