株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
学術的背景 – deqwas
人間社会の複雑さと、偶然に出会った人が実は友人の知り合いだったというときに実感する“世間の狭さ”―― 日常経験するこんな事象を定量的に解明しようと誕生したのが、「複雑ネットワーク」の研究分野です。基礎理論の歴史は古く、グラフ理論の誕生にまでさかのぼりますが、世界的に研究が進んだのは21世紀になってから。インターネットやウェブ、ソーシャルネットワークが広く普及したことが研究成果拡大の大きな要因です。 情報と情報、あるいは人と人の間のネットワークを対象に研究が進んだこの理論を、サイジニアでは、いち早く、人と情報の間のネットワーク分析に応用しました。日々大量に発生するユーザーのクリックから人と情報の複雑ネットワークを構成し、独自開発の解析ロジックによって趣味嗜好の近さを分析します。これらの解析手法とその応用技術は日米で複数の特許を取得しています。 “愛する人との運命的な出会い”――そんな現象を高
プログラマーに最適なデータマイニングの教科書 『集合知プログラミング』 - 図書館情報学を学ぶ
集合知プログラミング 作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る当初はサンプルコードがPythonということで購入した本書ですが、読んでみると内容の素晴らしさに驚嘆しました。私が今までに読んだオライリーシリーズでも屈指の名作だと思います。 『集合知プログラミング』とは 『集合知プログラミング』は、Amazonの協調フィルタリングのように、ウェブ上のデータを収集してユーザーの嗜好にあったコンテンツを推薦したり、大量のデータを分かりやすく分類・可視化するプログラムを簡単に実装する技術を解説した書籍です。Webプログラミングをかじったことのある方でしたら、だれしもAmazonのような推薦サービスを作ってみたいと思ったこと
Music album reviews | TuneFad.com - is this your music album taste?
TuneFad allows music lovers to get a better idea on the musical taste of a music album. We allow listeners to see the top preferred music albums for people who criticize and love it - this is how you see whether the album is your cup of tea or not. How do we do this magic? We analyze real people reviews, categorize the sentiment and present a clear summary
StumbleUpon（ぶらぶらとサイトを探し回れる出会い系ブックマーク） : ワークスタイル・メモ
ワークスタイル・メモ カレンダー・手帳術からグループウェア、ライフハックやWeb2.0系ツールまで、インターネットが変えようとしているワークスタイルの未来を考える。 記者発表会やイベントの様子を伝えるビデオブログにも挑戦中です。 ワークスタイル・メモ > 情報収集・記録系 > StumbleUpon（ぶらぶらとサイトを探し回れる出会い系ブックマーク） StumbleUponは米国では非常に有名なソーシャルブックマークサービスです。 昨年5月に、eBayに7500万ドルで買収されたことでも話題になりましたが、ちゃんとレビューしていなかったので今更ながらレビューしてみました。 StumbleUponとは英語で偶然見つけると言う意味の言葉なのですが、StumbleUponを一言で表現すると、面白いサイトやページに出会うための出会い系ブックマークサービスという感じでしょうか。 ブラウザにStumb
Ad Innovator: 店内プロモーションもパーソナル化
店内マーケティングに費やされる予算が増えているが、Dunkin’DonutsやP&Gは店内で、顧客ごとに広告メッセージを変えるテストを行っているという。Dunkin' Donutsの例では、コーヒーをオーダーした人にレジで朝食用のサンドイッチを薦める広告を出したり、P&Gはある種の髪のためのシャンプーを手にした消費者に対して、同じタイプのコンディショナーの広告を、その棚にあるデジタルサイネージで流すというもの。 ソース：WSJ： The Ad Changes With the Shopper In Front of It August 21, 2008 in Promotion | Permalink TrackBack TrackBack URL for this entry: https://www.typepad.com/services/trackback/6a00d8341bfe
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
steps to phantasien(2008-08-14) Netflix Prize 外野席
"集合知プログラミング" という本が出たらしい. 私の積読には元本の "Programming Collective Intelligence" があって, 途中まで読んだまま放置していたら日本語訳が出てしまった. (オライリーのアンチパターンと命名.) 悔しいので本は処分. そのうち日本語版で続きを読もう.... 興味を持っていたのは推薦エンジン(協調フィルタ)だった. 私の中では検索エンジンに匹敵するウェブのハイテクという位置付けなんだけど, 草の根には普及しておらず悲しい. 検索エンジンでの Hyper Estraier や senna に相当する協調フィルタの立ち位置は デッドヒートが予想される...とだいぶ前から思ってるんだけど, いまのところ閑古鳥気味. まったく, 出し抜くだけの実力があればなあ. 先の皇帝ペンギン本では, 一章にさっそく協調フィルタが登場する. 読んでみると
あのひと検索 SPYSEE [スパイシー]
あのひとのことが知りたい。 あのひと検索スパイシーはひとのプロフィールとつながりを知ることが出来る人物検索サービスです。
思考の飛躍を必要とする場面で役立つかもしれない「発想支援ナビ」を公開
思考の飛躍を必要とする場面で役立つかもしれない「発想支援ナビ」を公開 2008-07-22-4 [Release] 関連ワードを簡単にブラウズでき、発想支援に役に立ちそうなサイト、「発想支援ナビ」を公開しました。 入力したワードの関連ワード（関連度に応じて文字サイズが変化）と、それらが使用される文脈（コンテキスト）を提示するサービスです。 どうぞご利用ください。 発想支援ナビ http://navi.ta2o.net/ もうちょっと技術的な話： - 関連語の取得は、Yahoo!の関連検索ワードAPIと、はてなブックマークのタグ別ページのRSSを元に行っています。 - 関連度計算に、Yahoo!ウェブ検索APIも用いています。 - Web検索APIによる検索結果XMLとはてブRSS中の日本語テキストに含まれる関連ワードをカウントし関連度としています。 - 関連度が高いほどフォントが大きくなる
Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
先日のソーシャルブックマーク研究会では id:kanbayashi さんによる発表がありました。id:kanbayashi さんは Kikker や はてブまわりのひと などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。 発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。 SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo! 発表ではベクトルを加算することについて「
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https://www.openvista.jp/archives/note/2008/recommendation-for-minor-arts/?2008/recommendation-for-minor-arts/
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