The slides that we used for the Netflix Grand Prize technical presentation on September 21, 2009 are available here.
Bibliography on Data Mining: Recommender Systems > Research on Recommender Systems [MGT+87] Thomas W Malone, Kenneth R Grant, Franklyn A Turbak, Stephen A Brobst, and Michael D Cohen. Intelligent information-sharing systems. Communications of the ACM, 30(5):390--402, 1987. [ bib | DOI | find paper in Google Scholar | find paper in Google ] [GNOT92] David Goldberg, David Nichols, Brian M. Oki, and
ICML2008で発表されたDredzeらのConfidence Weighted Linear Classificationを読んだ。これは線形分類器を学習する新しいオンライン学習型アルゴリズムの提案である。すぐに使える実装としてはOLLというオープンソースのライブラリがあり、実際に良い実験結果が出ているようだ。 Confidence Weightedのアイデアは、よく出てくる素性に関しては一回の更新における数値の変更量を減らしてやり、あまり出てこない素性に関しては、一回の更新でぐっと値を変更してやろう、というものである。 こういった新しい更新方法を考案した動機を明らかにするために、Perceptronを使って、単語を素性として評判分類の学習を行うような問題を考えてみる。肯定的な評価のサンプルとして"I liked this author."というものがあったとすると、このサンプルの分類
"The way I rate movies today can be very different from how I rate them even tomorrow," says Yehuda Koren of Yahoo! Research Israel. Those differences are accounted for by the improved algorithm that makes Koren's team the likely winner of the NetFlix Pri When the organizers of the Netflix Prize contest announced late last week that one team had met the requirement for the $1 million Grand Prize,
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