SBM研究会発表資料 - SBMの推薦アルゴリズム - DO++先週末東工大で開催された第３回SBM研究会の発表資料です。 * SBMの推薦アルゴリズム [pdf] [pptx] - はてブの関連エントリで利用されているBayesian setsの解説とその改良（とチューニングちょっと） - Locality Sensitive Hash (LSH)の解説と実験結果．結構うまくいった (最初のエコは大切というのは前の発表からの流れです） ---- 研究会は熱心な人がたくさんいて、twitterでリアルタイムな反応がみれるなど新鮮でした。
レコメンデーションとエディットグラフ
レコメンデーションとエディットグラフ：コーディングに役立つ！ アルゴリズムの基本（10）（1/4 ページ） プログラマたるものアルゴリズムとデータ構造は知っていて当然の知識です。しかし、教科書的な知識しか知らなくて、実践的なプログラミングに役立てることができるでしょうか（編集部） 実際のアプリケーションで使われるアルゴリズム これまで見てきたアルゴリズムは、実際のアプリケーション開発の際にそのまま使われることはあまりなく、プログラム言語やライブラリなどですでに機能が用意されているものが大半でした。 今回は最終回ということで、実際のアプリケーション開発でそのまま使えるものを紹介したいと思います。 レコメンデーション ECサイトで、「あなたにお勧めの商品」を表示していることがあります。いろいろなデータベースや行動履歴のデータから、その人ごとにお勧めの商品をはじき出して推薦する機能をレコメンデー
レコメンド（推薦）・サービスに一番大切なこと - llameradaの日記
flickrの写真をクリック履歴から自動的に推薦するサービス「フォト見る」を数日前にリリースしました。さいわい、気に入って頂いた方もいるようです（Route 477(2009-03-12)）。「フォト見る」をリリースしてみて思ったのですが、レコメンド（推薦）を軸としたサービスでは初心者ユーザにいかに使ってもらえるかが一番大切だなと思いました。 ユーザに何かを推薦するには、当たり前ですが、そのユーザの好みを知っている必要があります。例えば、「フォト見る」では、ユーザが過去にクリックした写真から好みを推定しています。ところが、初めてページを訪れたユーザの好みは全く分かりません。1つでも写真をクリックしてくれれば、ユーザの好みが少しでも分かります。ところが、ユーザの好みが分からない状態では推薦は無理なので、初めてのユーザに対してはどうでもよい写真が表示されやすく、写真をクリックしてもらうのがなか
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