レコメンデーションの解説が分かりやすい「WEB+DB PRESS Vol.49」
レコメンデーションの解説が分かりやすい「WEB+DB PRESS Vol.49」 2009-02-22-2 [Book] WEB+DB PRESS Vol.49 が届きました。 いつも献本ありがとうございます。 - WEB+DB PRESS Vol.49 (gihyo.jp … 技術評論社) http://gihyo.jp/magazine/wdpress/archive/2009/vol49 ■WEB+DB PRESS Vol.49 レコメンドエンジンの話が面白かったです。 レコメンデーションの解説にかこつけて VSM, kNN, k-means,SVD などの情報検索や集合知プログラミング系の話題が取り上げられていて、この分野のインデックス的な中身にもなっています。 興味のある方は必読です。 これから IIR を読んでみようという人にもおすすめ。 なお、他の記事はまだ読んでいません。
レコメンド, LSH, Spectral Hashing - DO++
WEB+DB press vol.49にレコメンド特集の記事をtkngさんと書きました。 内容は最初は、協調フィルタリングやコンテンツマッチの簡単な話から、特徴量をどのように表すか、大規模データをどのように処理するかにいき、特異値分解などの低ランク行列分解によるレコメンドやRestricted Boltzmann Machineといった最近のnetflix prizeの上位の手法など、かなり突っ込んだ議論もしてます。 個人的には三章でLocality Sensitive Hash(LSH)について扱っているあたりがお勧めです。 レコメンドの内部の問題を極言すると、データというのは疎な高次元の数値ベクトル（数百万次元とか）で表され、クエリでベクトルが与えられた時、これと似たようなベクトルを探してこいという問題になります。”似たような”を数学的にいえば、クエリのベクトルとの内積（各ベクトルは長
直感操作で検索、“ぐにゅっ”とレコメンド――「ぐにゅナビ」って何だ？
NTTとNTTレゾナントは17日、ユーザーの趣向や感覚的な嗜好ニーズを検索結果に反映させ、学習機能を使ってさらにユーザーに最適化する検索・レコメンド基盤「ぐにゅナビ（goo new navigation）」の実証実験を開始すると発表した。実験期間は2月17日から8月31日までを予定している。 オンラインの通販ショップやビデオ・オン・デマンドサービスなどでは、ユーザーの購買履歴や操作履歴などからユーザーの嗜好を類推し、商品や情報を推奨するサービスを提供しているが、その多くは情報提供者が用意したメタデータによる画一的な分類にとどまり、ユーザーが求める情報と一致しない場合もあった。 今回、両社が実証実験を行う「ぐにゅナビ」では、ユーザーの嗜好を推測する技術を新たに複数開発し、それぞれの技術を組み合わせることで、よりユーザーニーズに最適化した検索結果を表示する。またブログによる口コミ情報からもキー
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
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来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
nabokov7; rehash : 汎用レコメンデーションエンジン Cicindela をオープンソース化しました。
December 25, 200812:11 カテゴリ公開やら広報やら 汎用レコメンデーションエンジン Cicindela をオープンソース化しました。 ライブドアの各種サービスで利用している汎用レコメンデーションエンジン Cicindela をオープンソース化しました。 どんな特長があるの ? という方は 概要あたりを， Cicindela ってどういう意味 ? なんて発音するの ? という方は FAQあたりを， それぞれご覧下さい。 Cicindela | livedoor labs EDGE via kwout 「社内外の様々なwebサービスで共通に利用する」という目的で設計されたため，アルゴリズム実装部分の汎用性と，データ入出力部分の反応の素早さ，そして実戦経験の豊富さが売りです。 癖の強いプラグラムではありますが，設定を変えたりプラグインを自前で書くことで様々なアルゴリズムを実現
はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。2月26日（月）～3月3日（日）〔2024年3月第1週〕のトップ30です*1。 順位 タイトル 1位 メルカリ 小泉さんからのエグい学び｜Shota Horii 2位 行動をチャンク化して「1日に1ターンしか行動できない」から脱却する | Piyopanman 3位 「それって陰謀論じゃないですか？」闇の国家「ディープステート」を信じる著名人一人一人に会ってみたら…どうなった？ ｜ 47NEWS 4位 いつか起業したいエンジニアへ #キャリア - Qiita 5位 日本人はなぜ「生産性の高い社会」を理解できないふりをし続けるのか 6位 「情報セキュリティの敗北史」が面白すぎる。だめだこれは寝れない、なんだこの死ぬほどワクワクする本は→賢者は歴史に学ぶ - Togetter 7位 味付け塩だけ、放置
Locality Sensitive Hashing (LSH) Home Page
LSH Algorithm and Implementation (E2LSH) Locality-Sensitive Hashing (LSH) is an algorithm for solving the approximate or exact Near Neighbor Search in high dimensional spaces. This webpage links to the newest LSH algorithms in Euclidean and Hamming spaces, as well as the E2LSH package, an implementation of an early practical LSH algorithm. Check out also the 2015--2016 FALCONN package, which is a
Apache Mahout - Overview
For Creating Scalable Performant Machine Learning Applications Download Mahout Apache Mahout(TM) is a distributed linear algebra framework and mathematically expressive Scala DSL designed to let mathematicians, statisticians, and data scientists quickly implement their own algorithms. Apache Spark is the recommended out-of-the-box distributed back-end, or can be extended to other distributed backe
k52.NIKKI :: 「好みの近いはてなブックマーカーを探そう」をリニューアル。
はてブのリニューアルを記念して「好みの近いはてなブックマーカーを探そう」もリニューアルいたしました！ URLも変更になっています。 好みの近いはてなブックマーカーを探そう！ http://chikab.k52.org/ 自分のid「nihonyamori」でやった結果がこちら↓ 主なリニューアルポイントは下記の通りです。 ■RSSの配信 結果をRSSで受信できるようにしました。RSSリーダーに登録しておくとだいたい2日に一度配信されます。 ■単純な重複率ではなく、「2人きり度」を加味してランキング ブックマークの傾向が近いと言っても、1000userをあつめた記事と10userしかブクマされてない記事とではブックマークが重複したことの重大さが異なりますので、少ないブクマ数の記事で重複した場合により強く評価する「2人きり度」という指数を導入しました。 ■重複したブックマークと、それに対するコ
KDDI研究所，地デジ番組の内容に関連する情報を自動的に検索して表示する技術を開発
KDDI研究所は，Webサイトの閲覧ができる地上デジタル放送（地デジ）受信機器向けに，新しいWebサイトの自動検索技術「Webページ代行検索技術」を開発した（発表資料）。この技術を使うと，ユーザーが視聴するテレビ番組の内容に関したキーワードを自動的に抽出してWebサイトの検索を行い，検索結果を見やすく編集したり表示したりすることが可能になるという。 検索用キーワードの自動抽出は，地デジ番組の字幕や，類似シーンの有無といった映像シーンの構造の情報に基づいて，番組の進行に合わせて行う。さらに，音声認識を使用することによって，ニュースやスポーツ中継などの生放送番組でも字幕と映像内容のずれを補正できるため，番組進行にあった検索結果の提示が可能という。Webサイトの検索結果の表示は，視聴している番組のカテゴリに適した表示になるよう工夫されている。例えば，バラエティ番組を視聴している場合にはブログの検
MOONGIFT: » 要導入検討！オープンソースのリコメンデーションエンジン「RichContext」:オープンソースを毎日紹介
※ 画像は公式サイトより これは面白い！ Amazonの強さは物流システムやECサイトの使い勝手などもあるが、完全なコンピュータベースでのリコメンデーションにもその一因がある。ユーザの行動履歴を全て補足し、そのユーザにあった商品を提案することで購入につなげるシステムだ。 デモアプリケーション。記事を選択すると、別な記事を提案する これは何もECサイトに限らず、最近でははてなブックマークでも関連記事を載せるようになっている。ニーズの連結をはかることで、さらにユーザをつなぎ止めておくことができるようになる。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはRichContext、オープンソースのリコメンデーションエンジンだ。なおライセンスはApacheライセンスをベースにしているが、修正して独自のライセンスになっているのでご注意いただきたい。 RichContextは専用のアプリケーションサーバを介
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「
チームラボ、リコメンデーションエンジンをASPで提供--動画検索などのノウハウ生かす
チームラボは7月1日、推薦エンジン「チームラボレコメンデーション」のASPサービスの販売を開始すると発表した。 チームラボレコメンデーションは、サイトを訪問したユーザーのアクセスログや購買ログなどの履歴から、そのユーザーに最適な情報がどんなものであるのかを算出できる、自動推薦のエンジンだ。 このエンジンは、チームラボが開発した動画検索「サグールテレビ」のほか、大型ポータルサイトに導入した推薦エンジンのノウハウを応用したもの。推薦する情報をカテゴリや価格などの情報をもとに整理した上で、ユーザーの閲覧履歴から嗜好に合った情報を推薦する。カテゴリなどの属性情報を付与することで、属性ごとのランキングを自動生成するといったことも可能だ。 また、推薦対象となるページにウェブビーコンとなるタグを埋め込むことで、アクセスログも自動取得できる。そのほか、在庫切れなどの「一時的に露出したくない情報」などにフラ
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GitHub - livedoor/cicindela2: a highly customizable recommendation engine written in perl + MySQL
TechCrunch | Startup and Technology News
TechCrunch Japanese アーカイブ » レコメンド機能の搭載で、Digg登録記事は40%増加した
MySQLでTF-IDFの計算、あと2つのベクトルの内積の計算 (2006-12-19)