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GitHub - livedoor/cicindela2: a highly customizable recommendation engine written in perl + MySQL
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GraphQL Client Architecture Recommendation 社外版 | メルカリエンジニアリング
この記事は、Merpay Advent Calendar 2022 の15日目の記事です。 こんにちは。メルペイのvvakameです。 最近、社内向けにGraphQL Client Architecture Recommendationというドキュメントを書きました。社内のiOS/Android、そしてバックエンドのエンジニア向けにGraphQLをやるならこの辺りの条件を満たしておかないと恩恵を感じられなくなっちゃうかもよ、と伝えるためのものです。嬉しいことに、今までに100名弱の人たちがこのドキュメントを閲覧してくれたようです。 これをAdvent Calendarで公開するために、ちょっと調整したものがこの社外版です。 すでにGraphQLをやっているけどあまり便利じゃないな…なんでだろ？とか、これから導入したいんだけど何を気をつけるべきかな…と考える時の材料にしてください。 併せて、
ブロガーは要チェック！サイト滞在時間と直帰率が約10%改善するって噂の「Recommendation Bar」を導入しました。｜男子ハック
Web制作ブロガーは要チェック！サイト滞在時間と直帰率が約10%改善するって噂の「Recommendation Bar」を導入しました。2012年7月31日241 @JUNP_Nです。ブログを読んでいると画面右下からニョキッと記事をオススメしてくれる「Slide for SimpleReach」導入しているブロガーさん、Facebookが同じ系統のソーシャルプラグイン「Recommendation Bar」のβ版をリリースしてますよ。 Facebook全盛期だしFacebookプラグインは効果があるかも？導入にかかる時間は数分です。興味のある人は試してみてはいかがでしょうか？ 現段階ではβ版とのことで、Facebook公式のSocial Pluginsのページには掲載されていませんので、コードの入手はこちらからどうぞ。 Recommendations Bar - Facebook開発者 設
Twitter aims to deliver you the best of what’s happening in the world right now. This requires a recommendation algorithm to distill the roughly 500 million Tweets posted daily down to a handful of top Tweets that ultimately show up on your device’s For You timeline. This blog is an introduction to how the algorithm selects Tweets for your timeline. Our recommendation system is composed of many in
GitHub - twitter/the-algorithm: Source code for Twitter's Recommendation Algorithm
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HTML5 is a W3C Recommendation
The HTML Working Group today published HTML5 as W3C Recommendation. This specification defines the fifth major revision of the Hypertext Markup Language (HTML), the format used to build Web pages and applications, and the cornerstone of the Open Web Platform. "Today we think nothing of watching video and audio natively in the browser, and nothing of running a browser on a phone," said Tim Berners-
Media Queries Level 3 W3C Recommendation, 05 April 2022 More details about this document This Version: https://www.w3.org/TR/2022/REC-mediaqueries-3-20220405/ Latest Version: https://www.w3.org/TR/mediaqueries-3/ Latest Editor Version: https://drafts.csswg.org/mediaqueries-3/ Previous Version: https://www.w3.org/TR/2012/REC-css3-mediaqueries-20120619/ History: https://www.w3.org/standards/history/
Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful tools in the field of Natural Language Processing (NLP) and have recently gained significant attention in the domain of Recommendation Systems (RS). These models, trained on massive amounts of data using self-supervised learning, have demonstrated remarkable success in learning universal representations and have the potential to enhance various
Accessible Rich Internet Applications (WAI-ARIA) 1.0 (W3C Recommendation 20 March 2014)
Accessible Rich Internet Applications (WAI-ARIA) 1.1 W3C Recommendation 14 December 2017 This version: https://www.w3.org/TR/2017/REC-wai-aria-1.1-20171214/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/wai-aria-1.1/ Latest editor's draft: https://w3c.github.io/aria/ Implementation report: https://w3c.github.io/test-results/wai-aria/ Previous version: https://www.w3.org/TR/2017/PR-wai-aria-1.1-2
Accessible Rich Internet Applications (WAI-ARIA) 1.0 (W3C Recommendation 20 March 2014)
Accessible Rich Internet Applications (WAI-ARIA) 1.2 W3C Recommendation 06 June 2023 More details about this document This version: https://www.w3.org/TR/2023/REC-wai-aria-1.2-20230606/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/wai-aria-1.2/ Latest editor's draft:https://w3c.github.io/aria/ History: https://www.w3.org/standards/history/wai-aria-1.2 Commit history Implementation report: https
Santander Product RecommendationのアプローチとXGBoostの小ネタ
Jack (Japan)
1 Scaling to Millions of Simultaneous Connections Rick Reed WhatsApp Erlang Factory SF March 30, 2012 2 About ... Joined WhatsApp in 2011 New to Erlang Background in performance of C-based systems on FreeBSD and Linux Prior work at Yahoo!, SGI 3 Overview The “good problem to have” Performance Goals Tools and Techniques Results General Findings Specific Scalability Fixes 4 The Problem A good proble
By Ilya Grigorik on January 15, 2007 One day, a bunch of friends, who happened to be big Family Guy fans, decided to put together a site to rank and share their thoughts on the show. Soon thereafter they had a Rails site up and running, and all was well, and other fans joined in hordes. A web 2.0 success! Then one day they realized that they could no longer track everyone's ratings, their user-bas
ActivityPub W3C Recommendation 23 January 2018 This version: https://www.w3.org/TR/2018/REC-activitypub-20180123/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/activitypub/ Latest editor's draft: https://w3c.github.io/activitypub/ Test suite: https://test.activitypub.rocks/ Implementation report: https://activitypub.rocks/implementation-report Previous version: https://www.w3.org/TR/2017/PR-acti
CTRは3倍！Facebookの新ソーシャルプラグイン「Recommendation Bar」が正式リリース : まだ仮想通貨持ってないの？
スポンサードリンク β版だった「Recommendation Bar」が正式にリリースされたようです。 Facebook Launches Recommendation Bar to Spread News Across SiteCTRは「Recommendation Box」の3倍。当サイトでも効果あり このブログでも先週末に導入した「Recommendation Bar」。右下からひょこっと関連記事が出てくるアレです。 Mashableのインタビューによれば、「Recommendation Bar」は、既存の関連記事表示プラグイン「Recommenadation Box」の3倍のCTRを記録したそうです。 このサイトでも、導入を境に滞在時間が52秒から57秒に、訪問別PVが1.34から1.44に増加しました。概ね効果あり、という感じです。 コードはこちらから入手できます。β版ではできな
Generative Recommendation : LLMを活用した推薦システム | Wantedly Engineer Blog
この記事はWantedly Advent Calendar 2023 兼 情報検索・検索技術 Advent Calendar 2023の3日目の記事です。 ウォンテッドリーでデータサイエンティストをしている角川(＠nogawanogawa)です。ウォンテッドリーのデータサイエンスチームは、9/18〜9/23にシンガポールにて開催されたRecSys2023に聴講参加しました。 RecSys 2023 (Singapore) - RecSys RecSys 2023, the seventeenth conference in this series, will be held in Singapore. It will bring together researchers and practitioners from academia and industry to present thei
Replace Create React App recommendation with Vite by t3dotgg · Pull Request #5487 · reactjs/react.dev
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Touch Events version 1 (W3C Proposed Recommendation 09 May 2013)
Touch Events W3C Recommendation 10 October 2013 This version: http://www.w3.org/TR/2013/REC-touch-events-20131010/ Latest published version: http://www.w3.org/TR/touch-events/ Latest editor's draft: http://dvcs.w3.org/hg/webevents/raw-file/v1/touchevents.html Previous version: http://www.w3.org/TR/2013/PR-touch-events-20130509/ Editors: Doug Schepers, W3C Sangwhan Moon, Opera Software ASA Matt Bru
GitHub - lyst/lightfm: A Python implementation of LightFM, a hybrid recommendation algorithm.
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Recsys2013読み会で Personalized next-song recommendation in online karaokes と Nonlinear latent factorization by embedding multiple user interests を読みました - 糞糞糞ネット弁慶
というわけで Gunosy 新オフィスで行われた RecSys 2013 (Hong Kong) – RecSys の論文読み会に参加した．発表者の皆様お疲れ様でした． 自分は Personalized next-song recommendation in online karaokes と Nonlinear latent factorization by embedding multiple user interestsの short paper を2本読んだ． Personalized next-song recommendation in online karaokes Personalized next-song recommendation in online karaokes(Recsys 2013) from ybenjo Personalized next-song r
【開催報告&資料公開】ML@Loft #3 – Recommendation | Amazon Web Services
AWS Startup ブログ 【開催報告&資料公開】ML@Loft #3 – Recommendation AWS 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 (Twitter: @shokout) です。本ブログでは ML@Loft 第３回「レコメンド」の開催概要を報告します。 ML@Loft は、 機械学習を AWS 上でプロダクション運用しているデベロッパー・データサイエンティストのためのコミュニティイベントです。毎月テーマを設定し、前半は各分野のエキスパートの方々からのLT、後半は機械学習のサービス導入のノウハウや様々なツラミについて、LT のご講演者の方々を交えて参加者全員参加型のお悩み相談ラウンドテーブルという構成で AWS Loft Tokyo にて実施しています。 第２回 [Blog] は、第１回で好評だった MLOps のテーマを引き続き、そして今回 6/21 (金)
GitHub - recommenders-team/recommenders: Best Practices on Recommendation Systems
We are pleased to announce that this repository (formerly known as Microsoft Recommenders, https://github.com/microsoft/recommenders), has joined the Linux Foundation of AI and Data (LF AI & Data)! The new organization, recommenders-team, reflects this change. We hope this move makes it easy for anyone to contribute! Our objective continues to be building an ecosystem and a community to sustain op
Mobile Web Application Best Practices (W3C Proposed Recommendation 21 October 2010)
W3C Recommendation 14 December 2010 This version: http://www.w3.org/TR/2010/REC-mwabp-20101214/ Latest version: http://www.w3.org/TR/mwabp/ Previous version: http://www.w3.org/TR/2010/PR-mwabp-20101021/ Editors: Adam Connors, Google Bryan Sullivan, AT&T (until 2008) Please refer to the errata for this document, which may include some normative corrections. See also translations. Copyright ©2010 W3
W3C Recommendation 26 January 2017This Version:https://www.w3.org/TR/2017/REC-WebCryptoAPI-20170126/Latest Published Version:https://www.w3.org/TR/WebCryptoAPI/ Latest editor's draft: https://w3c.github.io/webcrypto/Overview.html Previous Version: https://www.w3.org/TR/2016/PR-WebCryptoAPI-20161215/ Editor:Mark Watson, Netflix <watsonm@netflix.com> Errata for this document will be gathered from is
Table of contents 1 Introduction2 Common infrastructure3 Semantics, structure, and APIs of HTML documents4 The elements of HTML5 Microdata6 User interaction7 Loading web pages8 Web application APIs9 Communication10 Web workers11 Worklets12 Web storage13 The HTML syntax14 The XML syntax15 Rendering16 Obsolete features17 IANA considerationsIndexReferencesAcknowledgmentsIntellectual property rights F
CSS Basic User Interface Module Level 3 (CSS3 UI) (W3C Proposed Recommendation, 14 December 2017)
CSS Basic User Interface Module Level 4 W3C Working Draft, 16 March 2021 This version: https://www.w3.org/TR/2021/WD-css-ui-4-20210316/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/css-ui-4/ Editor's Draft: https://drafts.csswg.org/css-ui-4/ Previous Versions: https://www.w3.org/TR/2020/WD-css-ui-4-20200124/ https://www.w3.org/TR/2020/WD-css-ui-4-20200102/ https://www.w3.org/TR/2017/WD-css-ui-4
The journey to build an explainable AI-driven recommendation system to help scale sales efficiency across LinkedIn
Recommendations The journey to build an explainable AI-driven recommendation system to help scale sales efficiency across LinkedIn Authored byJilei Yang Staff Software Engineer, Machine Learning at LinkedIn | PhD in Statistics April 6, 2022 Co-authors: Jilei Yang, Parvez Ahammmad, Fangfang Tan, Rodrigo Aramayo, Suvendu Jena, Jessica Li At LinkedIn, we have the opportunity to work with many differe
The YouTube video recommendation system (Recsys 2010) 読んだメモ - 糞糞糞ネット弁慶
The YouTube video recommendation system 概要 youtubeにおける動画推薦の話． アルゴリズムを一言で表現すると，協調フィルタリングではなく，動画をノード，類似度をエッジに持つ重み付き無向有向グラフにおける幅優先探索みたいな感じ． 関連論文 読んでないけど Video suggestion and discovery for youtube 目的 ユーザにビデオを推薦する． 課題 動画にメタデータが無かったり，あっても少ない 動画コーパスはアクティブユーザ数と同じぐらいの桁しかない(動画本数に比べて桁違いに少ないと言いたいのでは) 大抵の動画は10分以下と短く，そのためユーザの行動も短くノイジー． 購入(Amazon)やレンタル(Netflix)ははっきりした行動でいいですね 動画の「寿命」が短い 流行に敏感な推薦が必要 システム 動画の新しさなど
Mahout Recommendation - #TokyoWebmining 14th
Koichi HamadaSenior Staff Research Engineer, Artificial Intelligence at DeNA
mufin is a leading expert for audio identification and music recommendation software solutions powered by its own patented advanced audio fingerprinting technology. mufin‘s software solution for audio identification allows you as a broadcaster, content producer, advertiser, brand, app developer or service provider to bridge the gap between TV (on-air) and a companion device (online), enabling: Rea
System Architectures for Personalization and Recommendation
by Xavier Amatriain and Justin Basilico In our previous posts about Netflix personalization, we highlighted the importance of using both data and algorithms to create the best possible experience for Netflix members. We also talked about the importance of enriching the interaction and engaging the user with the recommendation system. Today we’re exploring another important piece of the puzzle: how
Building a recommendation engine inside... | Crunchy Data Blog
I'm a big fan of data in general. Data can tell you a lot about what users are doing and can help you gain all sorts of insights. One such aspect is in making recommendations based on past history or others that have made similar choices. In fact, years ago I wrote a small app to see if I could recommend wines based on how other ones were rated. It was a small app that I shared among just a handfu
企画展示「東工大事務職員にすすめる本」 / Book Display: "Recommendation Books for Tokyo Tech Staff" presented by Library Staff | 東京工業大学附属図書館
附属図書館は学生や教員・研究者のためだけのもの、ではありません。東工大に所属されている事務職員の方も気軽に利用できます。 企画展示は2～3ヶ月ごとにテーマを変え、主に学生の方向けに開催しています。今回はより多様な資料を紹介するために、東工大の事務職員の方におすすめの本を選びました。 仕事に役立つ本やリラックスタイムのお供になる本などを大岡山図書館の地下1階に展示しています。 昼休みや仕事帰りに、お気軽にお立ち寄りください。 【展示期間】 2014年6月4日（水）～6月30日（月） 【展示本リスト】 紹介されている本とそれに対するコメントは、 こちら(PDF)でもご覧いただけます。 ★初めて図書館を利用される職員の方へ はじめに「図書館サービス利用申請書」の提出が必要です。申請書はこちらのページもしくは図書館のカウンターで入手できます。記入後、職員証と一緒に図書館カウンタ
AS OF 27TH JULY 2018, RAKUTEN FITS ME FIT RECOMMENDATION TECHNOLOGY IS NO LONGER AVAILABLE DIRECT TO RETAILERS We have made a strategic decision to close the standalone part of the Rakuten Fits Me business to focus solely on Rakuten Marketplaces. Whilst we regret to announce that our fit recommendation technology will no longer be made available direct to retailers, the Rakuten Group remains commi
yebo blog: RFC 5952: A Recommendation for IPv6 Address Text Representation
2010/08/23 RFC 5952: A Recommendation for IPv6 Address Text Representation NEC/Biglobeの川島さんが提案していた、IPv6アドレスの推奨表記がRFC 5952になった。RFC 4291の表記方法を踏襲しつつ柔軟(曖昧)な部分を定めている。 先行する "0" は必ず省略する 2001:0db8::0001の場合、2001:db8::1 とする "::" で省略する場合はできるだけ省略する 2001:db8:0:0:0:0:2:1 の場合、2001:db8::2:1 とする 2001:db8::0:1 は×、これは2001:db8::1 とする 16ビットの0フィールドが1つの場合は省略しない 2001:db8:0:1:1:1:1:1 は○、2001:db8::1:1:1:1:1 は× 16ビットの0が
バンデットアルゴリズムの一種 A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation 解説に挑戦 - Qiita
バンデットアルゴリズムの一種 A Contextual-Bandit Approach to Personalized News Article Recommendation 解説に挑戦機械学習強化学習Recommendation 導入メリットと事例について ニュースレコメンデーションの問題 従来のニュースレコメンデーションのメインの手法である協調フィルタリングとコンテンツフィルタリングだと、以下の問題があります。 １：ユーザーの情報が必要 ２：コンテンツの変更の反映が速いので追いつかない ３：学習と計算を早くしないといけない ４：新しいコンテンツはユーザー情報がないので協調フィルタリングが使用できない ユーザーの情報がない状態でコンテンツの変更が速くても対応したい バンデットアルゴリズムを用いましょう！！ 対処方法 バンデットアルゴリズムとは ニュースレコメンデーションシステムの場合：よ
I'm looking for new job; so yesterday I went through my old Rails projects, trying to describe them for my updated CV. I found interesting old project where I wrote recommendation system. Nothing fancy, just simple tag based recommendation for blog articles. I decided to extract some of the code and blog about it. Algorithm used for recommendation is based on Jaccard Index and is also known as the
solving of multi-armed bandit problem in advertisement recommendation
solving of multi-armed bandit problem in advertisement recommendation
CSS Writing Modes Level 3 (W3C Candidate Recommendation, 20 March 2014)
CSS Writing Modes Level 3 W3C Recommendation, 10 December 2019 This version: https://www.w3.org/TR/2019/REC-css-writing-modes-3-20191210/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/css-writing-modes-3/ Editor's Draft: https://drafts.csswg.org/css-writing-modes-3/ Previous Versions: https://www.w3.org/TR/2019/PR-css-writing-modes-3-20191024/ https://www.w3.org/TR/2019/CR-css-writing-modes-3-20
Recommendation Page - 手動でお勧めページや記事を表示させるWordPressプラグイン | とりさんのソフト屋さん
福井のソフトウェア会社です。AccessやExcel、.NETソフトウェア開発、WordPress等を使用したホームページのシステム化、PCサポート・メンテナンス、コンサルなどを行っています。 投稿日 2009 年 3 月 8 日 – 3:22 PM カテゴリ: plugin お勧めの商品やサービスページを手動で選択して表示させるWordPressプラグインを作成してみました。また内部SEOもやりやすくなります。 偉大なプラグインとしてSimilar Postsがありますが、お勧めページを自動ではなく手動で行えます。 特徴(仕様？) postページから特定のpageに誘導させるために使用します。(逆も要望があれば即変更可) テンプレートにコードを埋め込んで使用します。 表示させるタイトルの形式を選択できます。 表示する説明文の形式を選択できます。 お勧めページとして選択できるページを単数
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Twitter's Recommendation Algorithm
Media Queries (W3C Recommendation 19 June 2012)
A Survey on Large Language Models for Recommendation
Recommendation of a Strategy
SVD Recommendation System in Ruby - igvita.com
ActivityPub W3C Proposed Recommendation 05 December 2017
Web Cryptography API (W3C Recommendation 26 January 2017)
Web Storage (W3C Proposed Recommendation 9 April 2013)
mufin GmbH - audio identification & music recommendation
RAKUTEN FITS ME FIT RECOMMENDATION TECHNOLOGY IS NO LONGER AVAILABLE - Rakuten Fits Me
Simple recommendation system written in Ruby