[O] 神嶌敏弘「推薦システムのアルゴリズム」
« 脳年齢テスト 整数の瞬間記憶 | トップページ 神嶌敏弘「推薦システムのアルゴリズム」 [日記] 神嶌敏弘さんの「推薦システムのアルゴリズム」を、人工知能学会誌を借りて通読しはじめたところです。 - 人工知能学会誌：目次 -- http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/journal/contents/ - Ｖｏｌ．２２ Ｎｏ．１（２００７年１月） - Ｖｏｌ．２３ Ｎｏ．１（２００８年１月） - Ｖｏｌ．２３ Ｎｏ．２（２００８年３月） に掲載されており、全部で40ページ以上。 なんで急に読み始めたのかというと、ある疑問が湧いたからです。 以下のようなコンテストが開催され、人工知能学会も協賛してるみたいなので、楽しいかもなと興味をもったのです。 - リコメンデーションコンテスト -- http://kgmod.jp/contest/ # 参
大規模データ処理のための行列の低ランク近似 -- SVD から用例ベースの行列分解まで -- - 武蔵野日記
id:naoya さんのLatent Semantic Indexing の記事に触発されて、ここ1週間ほどちょくちょく見ている行列の近似計算手法について書いてみる。ここでやりたいのは単語-文書行列(どの単語がどの文書に出てきたかの共起行列)や購入者-アイテム行列(どの人がどの本を買ったかとか、推薦エンジンで使う行列)、ページ-リンク行列(どのページからどのページにリンクが出ているか、もしくはリンクをもらっているか。PageRank などページのランキングの計算に使う)、といったような行列を計算するとき、大規模行列だと計算量・記憶スペースともに膨大なので、事前にある程度計算しておけるのであれば、できるだけ小さくしておきたい(そして可能ならば精度も上げたい)、という手法である。 行列の圧縮には元の行列を A (m行n列)とすると A = USV^T というように3つに分解することが多いが、も
SVD Recommendation System in Ruby - igvita.com
By Ilya Grigorik on January 15, 2007 One day, a bunch of friends, who happened to be big Family Guy fans, decided to put together a site to rank and share their thoughts on the show. Soon thereafter they had a Rails site up and running, and all was well, and other fans joined in hordes. A web 2.0 success! Then one day they realized that they could no longer track everyone's ratings, their user-bas
生駒の駐車場 - 武蔵野日記
近大の非常勤、ここまでインストール関係の不具合が多いとどうかと思う……(ほとんど TA ではお手上げなので全部解決して回るわけだが、ここ1ヶ月ほどこれ自分がいなかったらどうなっていたんだ？と思うこと多々)。来年は改善されているとよいのだけど。 今日は生駒駅南駐車場に車を置いたのだが、夕ご飯食べていたら駐車料金が1,800円(2時間無料でも1,400円)に。高いなぁ。
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
集合知プログラミング
TOPICS Programming , Web , Python 発行年月日 2008年07月 PRINT LENGTH 392 ISBN 978-4-87311-364-7 原書 Programming Collective Intelligence FORMAT Print 本書は現在注目を集めている「集合知（collective intelligence）」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」、「数多くの解決策の中から最適なものを探し出す方法」、「オークションの最終価格を予想する方法」、「カップルになりそうなペアを探す方法」、
Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
Next: Introduction Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms Badrul Sarwar, George Karypis, Joseph Konstan, and John Riedl {sarwar, karypis, konstan, riedl}@cs.umn.edu GroupLens Research Group/Army HPC Research Center Department of Computer Science and Engineering University of Minnesota, Minneapolis, MN 55455 Copyright is held by the author/owner(s). WWW10, May 1-5, 2001, Hong
僻地 - Bayesian Setの種明かし
Bayesian Setとは集合D_Cが与えられたとき、そこから「類推」して、元の集合C⊃D_Cに入る元xを(「自信」の度合いを表す数値つきで)求めるというもの。ただし、D_Cの元やxは特徴データ{c_i}をもっているとする。で、原論文を読むとΓ関数がずらずらでてきておどろおどろしいのだけれど、実はやっていることは簡単だということに気がついたので、書いてみる。簡単のために、特徴はあるかないかの2値的とする。(一般的には連続量も扱える。)すると、Bayesian Setのアルゴリズムがやっていることは、xについて観測された特徴c毎に重みwを足していくだけである。重みwはハイパーパラメーターα、βを使って,と書ける。ハイパーパラメータというと難しいそうだが、α_t = (Nc:D_Cでcをもつ元の数) + α、β_t = (N-Nc:D_Cでcを持たない元の数) + βと定めるので、α、βは先
bsets, the Bayesian Sets.
bsets, The Bayesian Sets algorithm. Daichi Mochihashi NTT Communication Science Laboratories $Id: index.html,v 1.2 2006/02/15 03:45:22 daiti-m Exp $ bsets is a very simple (almost trivial) implementation of Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, 2005) in MATLAB. Download bsets-0.1.tar.gz [2.7KB] (2006/2/14) Contents s = bsets(X,q,alpha,beta) computes the score of each entry in X given the query vec
GroupLens
Social Computing Research at the University of Minnesota GroupLens advances the theory and practice of social computing by building and understanding systems used by real people Featured Research We publish research articles in conferences and journals primarily in the field of computer science, but also in other fields including psychology, sociology, and medicine. See our blog for research highl
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