Machine Learning Advent Calendar向けの記事です。 はじめに 最近、個人的にGo言語を触ることがちょいちょいあります。 型があって割と高速に動いてくれて、ポータビリティの高いとこが気に入ってるのですが、何十万・何百万人に推薦データを提供することが使命な会社にいるなら、これを推薦に使おうかなと画策しています。 というわけで今回は、周囲が皆サーベイ論文紹介とかなので若干毛色違いますが、Goでb-bit Minwise Hashingを実装したことについて書きます。 b-bit Minwise Hashingとは Minhash、及びb-bit Minhashについては、既にPFIの岡野原さんによる素晴らしいPostがあるため、詳しく知りたい方はそちら+その中で紹介されている論文を読んでいただくのが一番かと思います。 参考: MinHashによる高速な類似検索 ht
![Goでb-bit Minwise Hashing実装した話 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5a05fd8294a5fdaf065fb881d8ba093c66f4b16a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Fadvent-calendar-ogp-background-f625e957b80c4bd8dd47b724be996090.jpg%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9R28lRTMlODElQTdiLWJpdCUyME1pbndpc2UlMjBIYXNoaW5nJUU1JUFFJTlGJUU4JUEzJTg1JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJTlGJUU4JUE5JUIxJnR4dC1jb2xvcj0lMjMzQTNDM0MmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkNtaWRkbGUmcz1mZjA0NjA5ZGViNWY5NTI3MzY5NDEwMDNhMTczNGVkYg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D151%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQweV9tYXRzdXdpdHRlciZ0eHQtY29sb3I9JTIzM0EzQzNDJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YTE4MGQ3Yjg3NTQyMTE5M2RkMmNlMWZhZTIyNzdmMjc%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1704a8fbeaddad533c6e2b93f598297d)