GoogleNewsのレコメンドの中身 - UMEko Branding
先日、全体ゼミで発表したときの内容ですが、ここにまとめときます。。GoogleNewsのレコメンドの中身を追った論文の要約です。少し前の全体ゼミで用いた資料です。ソース：Abhinandan Das,Mayur Datar,Ashutosh Garg,Shyam Rajaram,"Google News Personalization: Scalable OnlineCollaborative Filtering",WWW2007不勉強な個所が多々ありますので、誤っている箇所等ありましたら、是非ご指摘ください。 個人的には、最近のモデルベースの手法の勉強・おさらいという意味で用いているので、GoogleNews独自の拡張なり実装の部分の内容が省かれている場合があります。また、データ構造やMapReduceを用いた計算の仕組みの部分は、ここでは省略しています。。一応、 全体像 ・LSH(Lo
332パターン認識 - 過去を知れば未来が分かる
世の中には、既に分かっている過去のデータがあります。このデータを利用しない手はありません。過去のデータを利用すれば、もし分からない未来のデータが出現した場合、過去のパターンから有効な知識として活用させることができます。 今回、ご紹介するのはそんな過去を知れば未来が見えてくる手法です。概して『パターン認識』と呼ばれる手法とその類です。 「パターン認識」、難しい言葉に聞こえるかもしれませんが、我々は常にパターン認識をしております。 例えば、ある人の顔を見たときに瞬時に記憶の中から誰なのか識別してますし、初めて見る場合でも似たような人物を探しどんな人間なのか当てはめたりすることもできます。 楽しいときはどんな表情をするか、苦しいときはどんな表情をするかという「パターンクラス」を私たちは持っています。初めて会う人の表情でさえ、感情をよみとる能力を持ち合わせています。それがパターン認識です。
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