Real World Recommdnder - 現実世界の推薦システムにおける、精度と速度以外の話 -自己紹介 d:id:gnarl twitter:todesking いちおう情報系 興味 プログラミング言語処理系 ソフトウェア・アーキテクチャ(オブジェクト指向設計とか) 機械学習(ニワカ) 推薦エンジンを作ってるチームに所属してます 最近の仕事: javaでニュース記事の特徴語を解析して云々 ruby+sinatraでなんかつくる仕事 アジェンダ(1) 推薦システムとはなにか 推薦システムの種類 コンテンツベース、行動ベース ユーザ-アイテム、アイテム-アイテム モデルベース、メモリベース この辺の話は皆さんのほうが専門家ですね…… 省略します アジェンダ(2) 推薦システムの精度をはかる MAE/RMSE Precision, Recall 推薦システムの抱える問題点 スパースネスの問題 コールドスタートの問題 この辺の話を長々とすると会場の研究者にしらけた顔をされる…… 省略します
