Amazon の Item-to-Item CF の論文を読んだメモ
協調フィルタリングの詳細については こちらの資料 に譲るとして、端的にいうと「協調フィルタリング」というのは、アクティブユーザ（推薦対象のユーザ）に類似する他のユーザを、商品購入履歴や評点情報の近さから探し出し、そのユーザが購入している商品をアクティブユーザに推薦する、というものです。 古典的な GroupLens のユーザベース協調フィルタリングでは、時間計算量の制約から、オンラインでの推薦を提供できるのは中規模（数十万ユーザ、数万点の商品程度？）のデータセットまでとなっているようです。このユーザベースの協調フィルタリングの時間計算量は、ユーザ数を m、商品数を n とすると、最悪のケースで O(mn) となります。ただし、実際のデータセットにおいては、ユーザと商品の関係が疎であることが多いので、その場合には O(m + n) の時間計算量に近くなるそうです。どちらにせよ、Amazon
mahout/レコメンドシステムの作り方 - PukiWiki
プロジェクトの作成 † mavenを使ってレコメンド・アプリケーションを作成します。 最初に、プロジェクトを作成します。 $ mvn archetype:create -DgroupId=sample.recommendApp -DartifactId=recommendApp -Dversion=0.0.1 ↑ pomファイルの変更 † pom.xmlのdependecyに以下の項目を追加します。 <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-core</artifactId> <version>0.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-jcl</artifactI
協調フィルタリングのグラフィカルモデル - nokunoの日記
協調フィルタリングとはAmazonのお勧めのように「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」という情報を用いて推薦をする手法です。グラフィカルモデルはベイジアンネットワークとも呼ばれ、最近一部で流行している機械学習の手法です。今回は、協調フィルタリングをグラフィカルモデルで表現したらどのようになるだろう、と考えて思いついたアイデアを紹介します。 今、ユーザuとアイテムiの組{u,i}のデータが大量に与えられているとします。例えばソーシャルブックマークならユーザとブックマークしているページの組み合わせ、E-commerseならユーザと購入した商品の組み合わせ、などです。ここではSBMを例に考えるので、はてブと同様にユーザはマイナスの評価を付けることはできないものとします。 このときユーザuに対してお勧めのページを推薦することを考えると、ユーザuがまだブックマークしていないページiに
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TokyoWebmining#8 協調フィルタリングにおける希薄問題の解決法 - Random walk
