Web広告配信における多腕バンディット問題、Mortal Multi-Armed Bandits Problemとアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
こんにちは@hagino3000です。Zucks Ad Networkという広告配信サービスの開発をしています。最近はアドネットワークの広告配信最適化に利用できるアルゴリズムの調査もしています。 本稿では調査で読んだ論文の一つ、オンライン広告配信を想定した多腕バンディット問題である、Mortal Multi-Armed Banditsを紹介します。多腕バンディット問題になじみがある読者を想定しています。 papers.nips.cc オンライン広告と多腕バンディット問題 ここでは簡単のために、クリック課金型のディスプレイ広告を前提に説明します。オンライン広告配信システムにおける問題として「最初はどの広告がどれだけクリックされるかわからないが、なるべくクリックされる広告を多く配信したい。」という物があります。これは多腕バンディット問題として知られており、探索はCTRが推定できるまで配信する事
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
広告と機械学習 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar向けの記事です。 普段はGunosyという会社で社長業をしながら社長をしています。 ざっくりいうと 結論だけ知りたい人はここだけ 広告における機械学習の応用の多くはCTR予測や運用の最適化のため(クエリー予測とか)の予測問題 今後は「CVRの予測」や「アクティブなユーザーの予測」がホットな話題になる(加えてその運用をどう最適化するかといった話題も) 現在は検索エンジンの応用例が多い。今後はディスプレイ広告やタイムライン広告への応用が増えていく 個人のユーザー属性を集めることが今まで以上にメディアのビジネス的に重要になる 広告や推薦エンジンに限らずドメイン知識は非常に重要。ドメイン知識と機械学習の知識を持ったエンジニアが意思決定に携わる会社は今後大きくのびる(と思う) 広告について 最近はもっぱら広告の開発をしており、広告分野で
協調フィルタリングについてまとめてみた。 - Analyze IT.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
（日銀レビュー）株式市場における高速・高頻度取引の影響 : 日本銀行 Bank of Japan
2013年1月28日 金融市場局 中山興、藤井崇史 全文 [PDF 648KB] 要旨 近年の情報通信技術の進歩を背景に、金融商品の電子取引が目覚ましい拡がりをみせている。株式の分野では、わが国でも2010年初に東京証券取引所のアローヘッドが稼働を開始し、高速・高頻度取引（HFT）が本格化した。本稿では、アローヘッド稼働前後の日次データを用い、株式市場へのHFTの影響を定量的に検証した。TOPIX日次データを用いた推計を行った結果、HFTは市場流動性の向上とボラティリティの低下に寄与していることが示唆された。ただし、HFT拡大に伴うプログラムの暴走リスクや人的ミス発生を狙うプログラムの存在などへの対応が、課題として残されている。これらの課題は、経済合理性の観点のみならず、社会厚生的な価値判断を伴う面もあり、望ましい解決の方向は必ずしも自明ではない。今後、バランスのとれた市場形成に留意しつつ
ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション - レコメンデーション最前線(?) - #TokyoWebmining 19th
ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション - レコメンデーション最前線(?) - #TokyoWebmining 19th 2012/06/23（土）に開催された「第19回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 19th)－データ徹底活用・機械学習 祭り－」での発表資料です。 [概要] ソーシャルグラフ (Social Network) を活用したレコメンデーションをテーマとして、アカデミックな分野における昨今（最前線？）の研究内容をご紹介します。 [参考資料] Transitive Node Similarity for Link Prediction in Social Networks with Positive and Negative Links http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi
アイビータイムズ - 日本
PAGE NOT FOUNDSorry, but that page cannot be found.The page might have moved to a different location or there might have been an error in the URL you were trying to access. If you believe that the link is broken, please contact us and we will look into the issue. Also, you can try using the search box above or go to our homepage.
Passion For The Future: 無敵会議第10回 検索会議 満員御礼に感謝 報告第3弾
無敵会議第10回 検索会議 満員御礼に感謝 報告第3弾 スポンサード リンク さて、第3部はヤフー、リスティング事業部の宮崎氏によるYahooSearchTechnology概要説明から始まりました。YSTとは何か、どのような仕組みで検索結果の表示順位が決まるのか、が話の中心でした。 Yahoo!は2004年5月31日まではGoogleのエンジンを使っていましたが、この日を境に独自開発したYSTに乗り換えました。当時の経緯はCNETで私がスクープ記事を対談形式で書いていますのでご参考まで。 ・対談：日本における検索の未来 - データセクション 橋本大也 vs ヤフー 志立正嗣 - CNET Japan http://japan.cnet.com/column/search/story/0,2000050605,20068928-2,00.htm さて、なぜ宮崎氏に検索アルゴリズムをお話いた
PRoxy Diary(2005-05-22)
_ [コンピュータ] 逐次的2項関係学習法なるものを作ってみました。すでに何度も作って部内で大いに遊ばしてもらってる協調フィルタリングの性能良い版です。 iが人、jがアイテムを表しているとして、次のような行列Mを考えます。(Mij)=iがjを好む度合 まだ評価していない場合はMij=*と書くことにしましょう。このMij=*なところを周りの情報から適当に推測してやるのが協調フィルタリングです。 まず誰もが思い付く手法としては各行間との共分散をとり、共分散が大きい行の意見は尊重し、共分散が小さい行の意見は無視するというものがあります。 一番簡単に実装できて、性能もそこそこです。というより、協調フィルタリングなんて多少いい加減でも誰にも文句言われませんので(笑)。自分の知らない自分を協調フィルタリングが発見したとか、適当に言っておけば万事OKです。 まぁ、そんな屁理屈はおいておいて、この共分散を
Y.Motomura's Homepage
Artificial Intelligence Research Center, Prime senior researcher National Institute of Advanced Industrial Science and Technology 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 ・人工知能研究センター首席研究員 兼 確率モデリング研究チーム長 ・人間情報研究部門 ・東京工業大学特定教授, 東京理科大学客員教授, 統計数理研究所客員教授兼務 [履歴] 2016 人工知能研究センター 首席研究員 兼 確率モデリング研究チーム長 2015 人工知能研究センター 副研究センター長 兼 確率モデリング研究チーム長 2015 国立研究開発法人 情報・人間工学領域 情報技術研究部門 副部門長 2011 サービス工学研究センター副研究センター長 2008 サービス工学研究センター大規模デ
リコメンドの裏側 : LINE Corporation ディレクターブログ
『livedoor グルメ』の根岸です。今日はlivedoor グルメにも実装されている「リコメンド（＝お勧め）」機能の話です。 マクドナルドの「ご一緒にポテトもいかがですか？」という店員の接客コメントは、誰もが知っている典型的な決まり文句ですよね。でも、誰にでもポテトをオススメするのは、芸がない。「俺はイモが嫌いなんだ！」っていう人だって絶対にいます。 インターネットでOne-to-Oneマーケティングの時代になると、ユーザーの動向を分析し、各ユーザーごとに興味を持ちそうな商品を予想して、お勧めするようになりました。たとえば、『Amazon』にログインして「マイストア」を選ぶと、それまでの購買履歴をもとにお勧め商品がリストアップされます。 僕のマイストアだと、 『笑う大天使（ミカエル）』 『ウォーターボーイズ』 『リンダリンダリンダ』 などのDVDが、リストアップされています。上記はいず
ポストSVM候補 - アルゴリズムマニア2.0
電子情報通信学会情報・システムソサイエティ誌第12巻第２号超平面のオンライン学習における近年の展開畑埜 晃平より超平面の学習と言えば、PerceptronやSVMが代表的ですが、Perceptronと並ぶ基本アルゴリズムにWinnowというのがあるそうです。で、PerceptronとWinnowの中間にp-norm Perceptronというのがあるそうです。このp-normPにはBregmanダイバージェンスという概念が登場するみたいです。このBregmanDはユークリッド距離やKLダイバージェンスの一般化らしいです。p-NormPの拡張にALMAがあるそうです。ALMAはp-normマージン最大超平面の近似解を計算できるそうです。SVMは２次計画を解く必用がありますが、これに対してALMAは計算量のアドバンテージがあるみたいです。以下、ALMAの文献。O. L. Mangasarian
レビュー検索あれこれ - mixi engineer blog
こんにちは。夏休みが待ち遠しくって、夜なべしては旅行関係のサイトを巡っているmikioです。休みといえば、お出かけして美味しいランチ食べたり映画見たり、あるいは家で本読んだりゲームしたり音楽聞いたりしますよね。そんなあなたにお薦めしたいのがレビュー検索です。今回は、そこでのtipsや開発裏話などをお届けします。 mixiレビューとは、amazon.co.jpやぐるなびなどにある商品や店舗などについてユーザの皆さんがレビューを投稿できる機能です。気に入ったり気に入らなかったりする商品などについて一言言いたくなるのが人情というものですが、普通のmixi日記で言及するよりもレビューを書く方が後で読んだ時に有用です。レビュー機能の特徴は、1点から5点までの満足度をつけられることと、写真や説明などの関連情報が参照できることと、そして何より、他のユーザがその商品につけたレビューと比較できることです。
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://db-event.jpn.org/deim2014/final/proceedings/F3-4.pdf
サービス終了のお知らせ
SQLで木と階層構造のデータを扱う――入れ子集合モデル
生きあたりまったりブログ
TechCrunch | Startup and Technology News