協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える（3）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
Googleのページランクにも使われているマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にする「マルコフ連鎖ジェネレーター」
かの有名な検索エンジン「Google」にはページランクという概念がありますが、そのページランクを支える理論の一つがこの「マルコフ連鎖」というもの。さまざまなジャンルに応用されていることでも有名で、人工知能ならぬ「人工無能（いわゆるチャットボット、会話ボットなど）」にも使われることがあります。 で、このマルコフ連鎖を利用して文章を要約、もしくは意味不明にしてくれるのが「マルコフ連鎖ジェネレーター」というわけです。 詳細は以下から。 マルコフ連鎖ジェネレーター http://itog.sakura.ne.jp/markov/ 意味不明モードか要約モードのいずれかを選び、文章を貼り付けて「ジェネレート」をクリックするだけです 吉野家コピペの場合、こうなりました。 そんな事より１５０円だよ、ちょいと問いたいだけちゃうんです。女子供は、お前、１５０円やるから店員に来てあるんです。もう見てない、１５０
一番右端の立っているビット位置を求める「ものすごい」コード - 当面C#と.NETな記録
一番右端の立っているビット位置(RightMostBit)を求めるコードで速いのないかなーと探していたら、ものっっっすごいコードに出会ってしまったのでご紹介。2ch のビット演算スレで 32bit 値のコードに出会って衝撃を受けて、その後 64bit 値版のヒントを見つけたのでコードを書いてみました。 この問題は ハッカーのたのしみ―本物のプログラマはいかにして問題を解くか (Google book search で原著 Hacker's delight が読めたのでそれで済ませた) で number of trailing zeros (ntz) として紹介されています。bit で考えたときに右側に 0 がいくつあるかを数えるもの。1 だと 0、2 だと 1、0x80 なら 7、12 なら 2 といったぐあい。0 のときに表題どおりの問題として考えるといくつを返すの？ってことになるので、
軽量データクラスタリングツールbayon - mixi engineer blog
逆転検事を先日クリアして、久しぶりに逆転裁判1〜3をやり直そうか迷い中のfujisawaです。シンプルなデータクラスタリングツールを作成しましたので、そのご紹介をさせていただきます。 クラスタリングとは クラスタリングとは、対象のデータ集合中で似ているもの同士をまとめて、いくつかのグループにデータ集合を分割することです。データマイニングや統計分析などでよく利用され、データ集合の傾向を調べたいときなどに役に立ちます。 例えば下図の例ですと、当初はデータがゴチャゴチャと混ざっていてよく分からなかったのですが、クラスタリングすることで、実際は3つのグループのデータのみから構成されていることが分かります。 様々なクラスタリング手法がこれまでに提案されていますが、有名なところではK-means法などが挙げられます。ここでは詳細については触れませんが、クラスタリングについてより詳しく知りたい方は以下の
Perlでアニメ顔を検出＆解析するImager::AnimeFace - デー
というのを作ったので自己紹介します。 2月頃から、コンピュータでアニメ顔を検出&解析する方法をいろいろ試しつつ作っていて、その成果のひとつとして、無理やり出力したライブラリです。 はじめに はじめにざっとライブラリの紹介を書いて、あとのほうでは詳細な処理の話を僕の考えを超交えつつグダグだと書きたいと思います。 Imager::AnimeFaceでできること Imager::AnimeFaceは、画像に含まれるアニメキャラクター的な人物の顔の位置を検出し、さらに目や口など顔を構成する部品位置や大きさの推定、肌や髪の色の抽出を簡単に行うことができるライブラリです。 これらが可能になると、 画像から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 動画から自動でいい感じのサムネイルを作成できる 自動的にぐぬぬ画像が作れる 自動的に全員の顔を○○にできる 顔ベースのローカル画像検索 など、最新鋭のソリューシ
ベイズを学びたい人におすすめのサイト - download_takeshi’s diary
ベイジアンフィルタとかベイズ理論とかを勉強するにあたって、最初はなんだかよくわからないと思うので、 そんな人にお勧めのサイトを書き残しておきます。 @IT スパム対策の基本技術解説（前編）綱引きに蛇口当てゲーム？！楽しく学ぶベイズフィルターの仕組み http://www.atmarkit.co.jp/fsecurity/special/107bayes/bayes01.html いくつかの絵でわかりやすく解説してあります。 自分がしるかぎり、最もわかりやすく親切に解説してる記事です。数学とかさっぱりわからない人はまずここから読み始めるといいでしょう。 茨城大学情報工学科の教授のページから http://jubilo.cis.ibaraki.ac.jp/~isemba/KAKURITU/221.pdf PDFですが、これもわかりやすくまとまってます。 初心者でも理解しやすいし例題がいくつかあ
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよ - 射撃しつつ前転 改
新はてブ正式リリース記念ということで。もうリリースから何週間も経っちゃったけど。 新はてなブックマークではブックマークエントリをカテゴリへと自動で分類しているが、このカテゴリ分類に使われているアルゴリズムはComplement Naive Bayesらしい。今日はこのアルゴリズムについて紹介してみる。 Complement Naive Bayesは2003年のICMLでJ. Rennieらが提案した手法である。ICMLというのは、機械学習に関する（たぶん）最難関の学会で、採択率はここ数年は30%を切っている。2003は119/371で、32.1%の採択率だったようだ。 Complement Naive Bayesの位置づけは 実装が簡単 学習時間が短い 性能もそこそこよい という感じで、2003年段階にあっても、絶対的な性能ではSVMに負けていた。しかし、学習が早いというのは実アプリケーシ
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する
GoogleのMapReduceアルゴリズムをJavaで理解する：いま再注目の分散処理技術（前編）（1/2 ページ） 最近注目を浴びている分散処理技術「MapReduce」の利点をサンプルからアルゴリズムレベルで理解し、昔からあるJava関連の分散処理技術を見直す特集企画（編集部） いま注目の大規模分散処理アルゴリズム 最近、大規模分散処理が注目を浴びています。特に、「MapReduce」というアルゴリズムについて目にすることが多くなりました。Googleの膨大なサーバ処理で使われているということで、ここ数年の分散処理技術の中では特に注目を浴びているようです（参考「見えるグーグル、見えないグーグル」）。MapReduceアルゴリズムを使う利点とは、いったい何なのでしょうか。なぜ、いま注目を浴びているのでしょうか。 その詳細は「MapReduce : Simplified Data Proc
秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ: 各ソート技法をアニメーションで表示するAnimated Sorting Algorithm Demo
ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソート […] ソートアルゴリズムのアニメーションデモでは、様々なソート手法(挿入、選択、バブル、シェル、マージ、ヒープ、クイック、三分割クイック)について、ソート対象のデータが完全ランダムの場合、ほぼソートされている状態、逆順にソートされている場合、同じ値のものが多数ある場合のデータをソートする様子を、Javascriptを使ったアニメーションで見せてくれる。 それぞれのソートアルゴリズムがどのようなものか見せるというだけでなく、ソートのアルゴリズムに「常にこれが最適」というものはない、というのを示すのも目的、ということだ。 各アルゴリズムのリンクからは、そのアルゴリズムのコー
ゲーマーでなくても仕組みぐらいは知っておきたいアルゴリズムx40
高校生の時、数学の先生がこう言いました。 ゲームなんて、開発者が作ったルールの上で遊ばれるだけだ。 と。 その時、ゲーマーな自分はこう思いました。 ゲーマーは、開発者が作ったルールの上で遊ばれたい。 と。 というわけで、普段何気なくプレイしているゲームには、どのようなルール（アルゴリズム）があるのか。それを知るために、いろいろなゲームのアルゴリズムなどを解析しているページへのリンク集を作りました。 ほとんどのゲームのアルゴリズムは正式に発表されていないので、ユーザーの手による逆解析だったり、大学の研究による真面目な考察だったりします。（リンク先には、一部アルゴリズムと呼べないものも含まれています） 各種ゲームのプログラム解析 ドラクエ、FF、ロマサガのプログラム解析 DQ調査報告書（リンク切れ） ドラクエの物理ダメージ計算式は本質的にどれも同じだが、細かい部分で微妙に違う RPG INST
ワードサラダ技術について
後半部分が重要で、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である ということです。 さて、実例です。たとえば次の文章を考えてみます。 「通信販売大手セシールは９日、生命保険の販売に本格参入する方針を明らかにした。」 まず形態素解析するとこんな感じになります。 通信 名詞,サ変接続,*,*,*,*,通信,ツウシン,ツーシン 販売 名詞,サ変接続,*,*,*,*,販売,ハンバイ,ハンバイ 大手 名詞,一般,*,*,*,*,大手,オオテ,オーテ セシール 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,セシール,セシール,セシール は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ ９ 名詞,数,*,*,*,*,９,キュウ,キュー 日 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,日,ニチ,ニチ 、 記号,読点,*,*,*,*,、,、,、 生命 名詞,一般,*,*,*,*,生命,セイメイ,セイメイ 保険 名詞,一般
第10回 麻雀の役を判定する：ITpro
図1に示す(1)から(3)までの麻雀（マージャン）の手牌があります。「あがり牌」はすべて山からツモったものとし，リーチはかけていません。またドラやハイテイ＊1なども関係ないものとします。これらの役を判定して，親の場合の点数を計算するプログラムを作ってください。 「ややこしや～ややこしや～」というのは野村萬斎ですが，思わずそううなってしまうことがプログラミングをしているとよくあります。今回の麻雀の役判定は，考えれば考えていくほどややこしく，そうしたものの代表と言えるでしょう。排他処理や優先順位が複雑にからんでいて一筋縄ではいきません。 今回はややこしい組み合わせを解決する方法を考えてみます。麻雀になじみのない方も，ちょっとしたパズル気分で試してみてください。 麻雀の役を考える 麻雀を知らない方のためにルールをおおざっぱに説明しておきましょう＊2。麻雀の牌には，大きく分けて「萬子（マンズ）」「
[を] Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例
Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例 2007-01-22-4 [Programming][Algorithm] 「Modern Information Retrieval」(8.6.1 p.216) での Dynamic Programming (DP) の解説のところのアルゴリズムを 素直に Perl で実装したみた。 さらにマッチ箇所取り出しロジックも実装してみた。 DP はいわゆる「類似文字列検索（あいまい検索）」に使うと 便利なアルゴリズム。 実は、大学院でも前の会社でも、PerlやらC++やらで実装して使ってた。 単純ながら使い勝手もよく、まさに現場向きかと。 grep 式に頭から見ていくので計算量的にはイマイチなのだが、 転置インデックス検索などで範囲を絞ってから適用すれば実用上問題ない。 ■定義みたいなの Q1. 二
どうなっているの？あのソフトの仕組み - 今からでも遅くない！アルゴリズム入門：selfup
Webの全体像を効率よく取り込み，分類する 「YSTのシステムは大まかに三つの機能に分かれます（図2）。最初は世界中のWebページをYSTのシステムに取り込む『クローリング（crawling）』という機能です」（Yahoo! JAPAN，リスティング事業部 検索企画室の宮崎光世氏，以下同）。 取り込むと簡単に言っても，Webページの数は膨大なうえ，更新の頻度や情報の質などがまちまちです。すべてのページに同じようにアクセスしていると非効率なことこの上ありません。そこで，限られた時間で質の良い検索ができるようにするための工夫をしています。例えば，クローリングを繰り返すうちに頻繁に更新されることがわかったページは短いサイクルでチェックし，ほとんど更新のないページはチェックの頻度を落とす，といったことをしているそうです。 ただ，更新の頻度が単に高いだけではダメです。重要性が高いと考えられるWebサ
再帰的アルゴリズム
このようにして３！が計算されます。 このような定義の仕方を再帰的定義と言います。 この階乗関数を Basic プログラムとして実現してみると，（Tiny Basic には階乗関数 Factorial が内蔵されていますから，実際にこのようなプログラムを書く必要はありませんが。） Function Kaijyou(n) If n = 0 then Kaijyou = 1 Else Kaijyou = Kaijyou(n-1)*n End if End Function となります。しかし，実は階乗関数は，再帰を使わなくても，次のように実現することが出来ます。 Function Kaijyou(n) F = 1 For i = 1 to n F = F * i Next i Kaijyou = F End Function このように再帰的プログ
これだけは知っておきたいアルゴリズム〜ハッシュ関数・公開鍵暗号・デジタル署名編 ― ＠IT
これだけは知っておきたいアルゴリズム ～ハッシュ関数・公開鍵暗号・デジタル署名編：デファクトスタンダード暗号技術の大移行（4）（1/3 ページ） 前回の共通鍵暗号の紹介に引き続き、安全性・処理性能ともに優れていると国際的に認められ、米国政府標準暗号、欧州のNESSIEや日本のCRYPTREC（Cryptography Research ＆ Evaluation Committees）での推奨暗号、ISO/IEC国際標準暗号、インターネット標準暗号などで共通して選定されているハッシュ関数・公開鍵暗号・デジタル署名について紹介する。 共通鍵暗号ではアルゴリズムそのものを代替わりさせることによって、より安全でより高速なものへと移行することが可能である。これに対して、ハッシュ関数、公開鍵暗号、デジタル署名ともに、アルゴリズムそのものを代替わりさせるというよりも、基本的にはほぼ同じ構成のままハッシュ
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