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
Amazonで評判のいい商品はどれ？--BIGLOBEが解析
NECビッグローブ（BIGLOBE）は10月15日、クチコミ情報分析サイト「BIGLOBE みんなの評判」で、Amazon.co.jpのカスタマーレビューを分析したオリジナルランキングの提供を開始した。 NECサービスプラットフォーム研究所の評判情報分析技術を活用し、カスタマーレビューから評判に関する部分だけを自動的に抽出、集計した「レビュー数の多い商品ランキング」「特徴別ランキング」の2つのオリジナルランキングを提供する。 分析対象となるのは、Amazon.co.jpの「本」「ゲーム」「DVD」「ミュージック」「おもちゃ＆ホビー」「エレクトロニクス」「ヘルス＆ビューティ」の7ジャンルの売上ランキングベスト100の商品のカスタマーレビュー。 特徴別ランキングでは、カスタマーレビューでの登場頻度が高く、購入を検討する際に重視される商品の特徴がランキングで表示される。商品ジャンルごとに独自の切
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
Weka: Data Mining Software in Java
Wekaというものを使ってみた。存在は1年以上前から知っていたが、機械学習アルゴリズムのJavaによる「ライブラリ」だと思っていた。しばらくの間研究に必要なプログラムをC++またはRubyで書いていたので、Wekaに目を向けることはなかった。 いまBlog関連でやっている研究で、ある問題に文書分類アルゴリズムを使ってみようと思った。今回のテーマでは研究用プログラムをJavaで書いてみていて（書くの楽ちんだしね！）、C++のときに使っていたTinySVMや自作のNaiveBayes, AdaBoostライブラリの代わりになるものとして自然とWekaに目がいった。 Wekaをダウンロードして、ホームページに目を通すと、単なるライブラリではないことが分かる。たくさんの機械学習アルゴリズムが実装されており、それぞれのアルゴリズムは必要なパラメータを設定できるようになっている。さらに、たとえばスペー
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた
Wikipediaのキーワードリンクを使って関連語データを作ってみた 2007-06-09-3 [NLP][Programming][Algorithm] Wikipedia のキーワードリンクを使って関連語データ（関連キーワード集） を作ってみた。 Wikipedia のデータはダウンロードページからbz2形式のを取ってきた。 日本のウィキペディアのXMLデータね。 (see Wikipedia:データベースダウンロード) で、Perlスクリプトで以下の関連語データ作成処理を行った。 （スクリプトはこの記事の末尾に載せておく） (1) 各キーワードページに含まれているキーワード（リンク）を取り出す。 例えばキーワードAのページにB,C,Dが含まれていたら、A => B,C,D というデータを蓄積。 またキーワードAが他のキーワードのページ（例えばX）に含まれていたら、それも蓄積。その場合
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[PDF] 文書クラスタリングの技法：文献レビュー - LIS049033.pdf
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