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

Elasticsearch は、オープンソースの全文検索エンジンです。Apache Solr と並んでよく取り上げられるようになってきました。 位置情報の検索機能も標準搭載しているとのことで、試しに使ってみました。 Elasticsearch の導入 下の情報が大変参考になりました。(環境は Mac。事前に Java と homebrew の導入が必要です） elasticsearch - ElasitcSearch ことはじめ - Qiita [キータ] 試しに使ってみる 下のサイトが大変参考なりました。 Elasticsearch を試してみる - ようへいの日々精進 位置情報を検索してみる 下のようなスキーマのデータを登録して検索する想定です。

MySQL と Unicode Collation Algorithm (UCA) - かみぽわーる に関連するトピックで、 MySQL には寿司ビール問題というのがある。 寿司ビール問題どっかで詳しくお話を聞くべきだよなぁ。。。— RKajiyama (@RKajiyama) March 18, 2015 これはどういう問題かというと、 MySQL の Unicode では binary collation にしてコードポイントで比較しないと🍣と🍺に限らず絵文字が同値判定されるという問題です。 あれ？ MySQL の utf8mb4 charset って、4バイト文字同士を比較すると同じ文字扱いされる？ SELECT '🍣'='🍺' → 1 MySQL的には寿司とビールは同じ扱い。— とみたまさひろ (@tmtms) December 22, 2014 MySQLで select

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