[DL輪読会]Understanding deep learning requires rethinking generalizationDeep Learning JP
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
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楽天も情報爆発しています - 武蔵野日記
楽天テクノロジーカンファレンスには行かれなかったのだが、大規模分散処理フレームワークの設計、実装が進行中 -- 楽天版MapReduce・HadoopはRubyを活用などを読むと、けっこうおもしろそうだったのだな、と分かる。 楽天技術研究所がどういう位置づけなのかは分からないが、こういう基盤技術の開発を支援しているというのは評価していいと思う。(車輪の再発明という気がしないでもないが) 個人的な興味としては楽天が大規模データに対してどういうことをしているかということなのだが、記事を見るといろいろ書いてある。 計算モデルがシンプルでも規模が巨大になるとまったく別の問題が生まれてくる。処理すべき情報量が爆発的に増加しているからだ。 例えば協調フィルタリングではユーザーを縦軸に、商品アイテムを横軸にした購買履歴マトリックスについて計算処理を行う必要があるが、あまりに量が多く、素直に実装すると「2
Statistics about Hadoop and Mapreduce Algorithm Papers | atbrox
Underneath are statistics about which 20 papers (of about 80 papers) were most read in our 3 previous postings about mapreduce and hadoop algorithms (the postings have been read approximately 5000 times). The list is ordered by decreasing reading frequency, i.e. most popular at spot 1. MapReduce-Based Pattern Finding Algorithm Applied in Motif Detection for Prescription Compatibility Network autho
Karypis Lab
I'm George Karypis, a Professor at the Department of Computer Science & Engineering at the University of Minnesota in the Twin Cities of Minneapolis and Saint Paul and a member of the Digital Technology Center (DTC) at the University of Minnesota. My research interests are concentrated in the areas of data mining, recommender systems, learning analytics, high-performance computing, and chemical in
Collaborative Filtering Resources
maintained by Jun Wang Generally, collaborative filtering (CF) is any algorithm that filters information for a user based on a collection of user profiles. Users having similar profiles may share similar interests. For a user, information can be filtered in/out regarding to the behaviors of his or her similar users. Users profiles can be collected either explicitly or implicitly. One can explicitl
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https://dl.acm.org/doi/10.1145/312624.312682
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http://www.cs.umd.edu/~telsayed/publications/acl/acl08_elsayed_pairwise_sim.ppt
