The YouTube video recommendation system (Recsys 2010) 読んだメモ - 糞糞糞ネット弁慶
The YouTube video recommendation system 概要 youtubeにおける動画推薦の話． アルゴリズムを一言で表現すると，協調フィルタリングではなく，動画をノード，類似度をエッジに持つ重み付き無向有向グラフにおける幅優先探索みたいな感じ． 関連論文 読んでないけど Video suggestion and discovery for youtube 目的 ユーザにビデオを推薦する． 課題 動画にメタデータが無かったり，あっても少ない 動画コーパスはアクティブユーザ数と同じぐらいの桁しかない(動画本数に比べて桁違いに少ないと言いたいのでは) 大抵の動画は10分以下と短く，そのためユーザの行動も短くノイジー． 購入(Amazon)やレンタル(Netflix)ははっきりした行動でいいですね 動画の「寿命」が短い 流行に敏感な推薦が必要 システム 動画の新しさなど
推薦システムをパーソナルビューで見直す - 0x0a :: ja :: svslab(2009-02-15)
_ 推薦システムをパーソナルビューで見直す ここでも何度か書いているが，院生の頃から推薦システムの研究に引っかかりを感じていた．引っかかりの原因は「新たに開発した推薦システムを利用することでユーザの情報探索の負荷を下げる」という「推薦システムの有無」ないし「推薦アルゴリズムの違い」という問題に落とし込もうとしているという点にある．Norman流にいうならこれは「システムビュー（system view）」*1，つまり「設計者の視点から新たな人工物の有無によるユーザの負荷の違いをみる」という見方である．ここで，Normanがシステムビューと対照的な概念として示している「パーソナルビュー（personal view）」，つまり「ユーザからみて推薦システムの挙動はどう見えるのか」「推薦システムによってユーザの情報探索という行為はどう変化するのか」という視点から，「推薦システムのアルゴリズム（1，2
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