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![夕凪堂コトハジメ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ef26f6cb4349557952890dbe3e567f7f98dc151/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgithub.githubassets.com%2Fassets%2Fgist-og-image-54fd7dc0713e.png)
リコメンデーションシステムのアルゴリズムは数多くありますが、ビジネス課題や取得可能なデータによって、どのアルゴリズムが良いのかは変わってきます。ニュースキュレーションアプリ「カメリオ」で検討したリコメンデーションシステムについて、ビジネス課題からどのようにアルゴリズムを検討し、Pythonで実装したかについて説明します。 以下のことを発表から知っていただきたいと思っています。 - どのように実際のビジネス課題をデータ分析の問題へと解釈していったかの実例 - 自然言語処理で一般的な潜在トピックモデルのパッケージ(lda)を応用したリコメンデーションシステムを作る部分を説明しようと思っています。ldaというパッケージの使い方と、ldaを使うことのメリット
A few weeks ago someone created a thread on Reddit asking: In the context of a web application what would you consider a Go best practice for accessing the database in (HTTP or other) handlers? The replies it got were a genuinely interesting mix. Some people advised using dependency injection, a few favoured the simplicity of using global variables, others suggested putting the connection pool poi
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