捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）4. @mosa_siru • DeNA(2年目) • プラットフォーム API開発・運用 • ハッカドール 立ち上げからジョイン • サーバーAPI 設計・開発・運用（ほぼ全部） • フロント/バックエンド Web開発 • ログ設計・リコメンドシステムをうんうん考える • 社内の分析チームと密に連携 4
推薦システムのアルゴリズム
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii 𝑥 𝑋 𝐱 𝐗 𝑥 𝑦 𝑋 𝑌 𝐱 𝐲 𝑛 𝑚 {1, … , 𝑛} {1, … , 𝑚} 𝑦 𝑦 𝑥 x 𝑎 𝑟𝑥𝑦 𝑥 𝑦 ̄ 𝑟𝑥
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
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