神嶌 敏弘 - Toshihiro Kamishima
神嶌 敏弘 Toshihiro Kamishima 機械学習やデータマイニング，特に，公平性配慮型機械学習と推薦システムや個人化技術の研究に取り組んでいます． 連絡先 電子メール mail [AT] kamishima.net ホームページ https://www.kamishima.net/jp/ Twitter @shima__shima (Togetter) リンク DBLP, Google Scholar, ResearchGate, SpeakerDeck, CiNii PGP Key Fingerprint: CEBD 62F2 FD65 7CFF A052 F15F 2FAA 5AC7 6561 1BE5 受賞 2003 第17回人工知能学会全国大会優秀賞 (受賞発表文献) 2008 第22回人工知能学会全国大会優秀賞 (受賞発表文献) 2009 人工知能学会功労賞 2011
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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