ニコニコ動画・生放送の”おすすめ”の仕組み niconicoを支えるコンテンツレコメンドシステムの裏側 - ログミーTech（テック）
2018年9月17日から18日にかけて、日本最大のPythonの祭典、PyCon JP 2018が開催されました。「ひろがるPython」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、様々な知見を共有します。プレゼンテーション「niconicoにおけるコンテンツレコメンドの取り組み」に登壇したのは、株式会社ドワンゴの大元司氏。講演資料はこちら niconicoにおけるコンテンツレコメンド 大元司氏（以下、大元）：はじめまして。株式会社ドワンゴDwango Media Village部知能情報システムセクションからやってきました。大元と申します。本日は『niconicoにおけるコンテンツレコメンドの取り組み』と題して発表させていただきます。 まずはじめに自己紹介です。私は大元と申します。 神戸大学の大学院システム情報学情報科学専攻博士課程前期課程を2
Chapter 7. Git のコンセプト
Git は少ない数のシンプルだが強力なアイデアで成り立っています。 それらを理解しなくても git を利用することはできますが、 理解することで git をより直感的に理解できます。 最も重要なコンセプトである オブジェクトデータベース と 索引(index) の説明から開始しましょう、 既に the section called “履歴の理解：コミット” で見てきたように、全てのコミットは 40桁の "オブジェクト名" で格納されています。実際、プロジェクトの履歴を 表現するのに必要な全ての情報は、そのような名前のオブジェクトとして格納されています。 それぞれの名前はオブジェクト内容の SHA-1 ハッシュによって 計算されています。SHA-1ハッシュは暗号学的ハッシュ関数です。 それはつまり、同じ名前を持つ２つの異なるオブジェクトを見つけるのが 不可能であることを意味します。このことは
The Structure of Collaborative Tagging Systems
The Structure of Collaborative Tagging Systems Scott A. Golder and Bernardo A. Huberman Information Dynamics Lab, HP Labs { scott.golder , bernardo.huberman }@hp.com ABSTRACT Collaborative tagging describes the process by which many users add metadata in the form of keywords to shared content. Recently, collaborative tagging has grown in popularity on the web, on sites that allow users to tag book
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Tags recommendation algorithm using Latent Dirichlet Allocation (LDA)
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI08/0/JSAI08_0_269/_pdf
Folksonomy の3 部グラフ構造を利用したタグクラスタリング
http://www.amazon.co.jp/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%9D%E3%82%B8%E3%83%83%E3%83%88-a06521-%E3%83%AF%E3%82%A4%E3%83%89%E3%83%98%E3%83%83%E3%83%89%E3%83%AC%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%A1%E3%83%83%E3%82%B7%E3%83%A5%E3%83%81%E3%82%A7%E3%82%A2-%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83
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