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Manageability - Open Source Collaborative Filtering Written in Java
You are here: Home » blog » stuff » Open Source Collaborative Filtering Written in Java Social Computing software is all the rage these days. Collaborative filters are a key feature in many social applications. Collaborative filters allow systems to make recommendations based on the similarity of preferences between users. Fortunately Java has been in existence long enough for several collaborat
ウノウラボ Unoh Labs: オススメ機能には Vogoo がオススメ
こんにちは、ジュンヤです。 映画生活では、観た映画に対して満足度と呼ばれる点数をつけていくと、それに応じてあなたの好みであろうという映画を表示してくれる、オススメ機能という機能があります。 あなたの好みの映画を推測するのに、「協調フィルタリング」という方法を使っています。簡単に言えば、あなたが好きな映画を同じく好きだと評価しているほかのユーザーをみつけてきて、その人が好きと判定している別の映画であなたがまだ評価を付けていない映画をあなたにオススメします。人工知能の話題: 協調フィルタリングというページにわかりやすい説明が載っています。 この「協調フィルタリング」を比較的簡単に実装できる Vogoo というPHPのライブラリがあり、映画生活ではこれを一部改造したものを利用しています。（作者に感謝のメールを送ったところ、References の部分に「映画生活」をリストしていただきました） 日
Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering 確率を用いた協調フィルタリング Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu, and Hans-Peter Kriegel IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol.16, No.1, January, 2004
Probabilistic Memory-Based Collaborative Filtering 確率を用いた協調フィルタリング Kai Yu, Anton Schwaighofer, Volker Tresp, Xiaowei Xu, and Hans-Peter Kriegel IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol.16, No.1, January, 2004 情報工学科 萩原研究室 60204734 奥野 陽 2006/7/29 あらまし 本論文では、推薦システムを高い精度と効率で 実現するアルゴリズムとして、確率を用いた協調 フィルタリングを提案する。 1 はじめに 映画や音楽などのアイテムをユーザに推薦する システムを推薦システムと呼ぶ。推薦システムは 近年 Amazon.com などの Web
人工知能の話題: 協調フィルタリング
レンタルビデオ店には非常にたくさんの映画があります．あまりに多すぎてどれが面白いかよくわかりません．そんなとき，面白そうな映画を選んでくれるシステムを推薦システム（recommender system）といいます． この推薦システムには二種類の主な実現方法があります．一つは，好きな監督・俳優・ジャンルなどを決めると，それにあった映画を見つけるという内容に基づくフィルタリング（content-based filtering）という方法です．そして，もう一つがここで紹介する協調フィルタリング（collaborative filtering）です．この映画は面白かったとか，この映画はつまらなかったとかの批評のデータをいろいろな人から集めておき，そのデータを参考にして，面白そうな映画を推薦する方法です． ここでは，協調フィルタリングの一つであるJ.RiedlらのGroupLensの方法(注1)を紹
～ECサイトのパーソナライズ化とサービスレベルの向上で One-to-Oneマーケティングを実現！～
協調フィルタリングを行う代表的なOne-To-Oneマーケティングツールに、米NetPerceptions社のNetPerceptionsがある。今は自社開発に戻したようだが、アマゾン・ドット・コムは実は同社の最初の顧客だった。Net Perceptions Realtime Recommendation Engineという協調フィルタリングを実現するエンジンの上に、4種の製品を展開する。そのうち日本語化されているのは、パーソナライズECサイトを構築するためのNet Perceptions for E-commerce、コールセンター向けのNet Perceptions for Call Centersの2製品だ。 Net Perceptions for E-commerceが得意とするのは、性別や年齢、職業といった属性情報ではなかなかビジネスルールを組み立てにくい、書籍やCD、ギフト用品
協調フィルタリング - Wikipedia
協調フィルタリングを使用してユーザーの評価を予測する例。最初は、さまざまな項目 (動画、画像、ゲームなど) を評価する。その後、システムは、ユーザーがまだ評価していないアイテムに対するユーザーの評価について予測する。これらの予測は、アクティブなユーザーと同様の評価を持つ他のユーザーの既存の評価に基づいて作成される。例えば上記の場合、システムは、アクティブなユーザーがビデオを気に入らないだろうと予測している。 協調フィルタリング（きょうちょうフィルタリング、Collaborative Filtering、CF）は、多くのユーザの嗜好情報を蓄積し、あるユーザと嗜好の類似した他のユーザの情報を用いて自動的に推論を行う方法論である。趣味の似た人からの意見を参考にするという口コミの原理に例えられることが多い。 例えば、ユーザAがアイテムXを好むとすると、アイテムXを好む別のユーザBが好むアイテムYを
Collaborative filtering - Wikipedia
This image shows an example of predicting of the user's rating using collaborative filtering. At first, people rate different items (like videos, images, games). After that, the system is making predictions about user's rating for an item, which the user has not rated yet. These predictions are built upon the existing ratings of other users, who have similar ratings with the active user. For insta
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