レコメンデーションの動向 - ＤＸ・ｅビジネス・ＩＴ戦略の波間に
2003～2004年頃には、一時、ネットでレコメンデーションやパーソナライゼーションを行うことの有効性について疑問視する声が高まりました。ウェブパーソナライゼーションを酷評するレポート発表という2003年のニュースがありましたし、ブログではリコメンデーション(レコメンデーション)の現実と幻やネットにおけるレコメンドは有効かといった意見が以前ありました。 それが、ロングテール理論の中で、レコメンデーションは、多くにニッチ商品の中から自分にあった商品を見つけるための「フィルタ」の代表的な機能として位置づけられたため、昨年あたりから重要性が見直された感じです。 レコメンデーションの仕組みとしては、それまでの各個人の購買履歴などをもとに人工知能技術を使ってお薦めする機能や、協調フィルタリングの仕組みを使った協調レコメンデーションなどがあります。後者の一番単純なものは、Amazonのサービスで「この
情報推薦アルゴリズムの効果をどう評価するのか - 図書館情報学を学ぶ
以前このブログでも紹介した『集合知プログラミング』を読みつつ、細々とデータマイニングの勉強を続けているこの頃です。それに関連して情報推薦についての研究動向についても調べていたりしているのですが、そうしていくうちに疑問に感じることがありました。 それは、情報推薦アルゴリズムの有効性を正しく評価できるのか？ということです。アルゴリズムというと、素数の判定やソートなどが思い浮かびますが、その場合の有効性はいかに少ない時間で計算結果を出せるかという、定量的な尺度で評価することが可能です。しかし情報推薦の場合は効率性ではなくユーザーの明示化できない欲求に応えることという数値化しにくい目的であるので、果たしてそこで導入されるアルゴリズムの有効性はそもそも評価できるのだろうか？と思うのです。 情報検索のアルゴリズムの場合は、適合率と再現率の2つの尺度によって評価することができます。適合率とは「検索結果中
Akihabara Rampage (Kawaura)
【速報】秋葉原・無差別殺傷事件ニュース伝播に関する調査（単純集計） 1.はじめに 2008年6月8日（日曜日）12時38分ごろ、東京の秋葉原で無差別殺傷事件が発生した。このニュースを人びと（学生）はどのように知り、どのように受け止めたのだろうか。 うさわとニュースの研究会では、1993年の「貴花田・宮沢りえ婚約ニュース」以来、大学生を対象にニュースの伝播過程を継続的に調査してきた。14回目にあたる今回の調査は、インターネットや携帯電話が普及以後、初の調査である。それらのメディアの登場で、ニュース伝播過程にどんな変化がみられるのだろうか。 [調査の概要] 調査時期：2008年6月22-30日 回答者：大学生645（東経大418、立大213、阪大14）人、男性325人、女性320人 主な設問：ニュースの入手時刻と経路、詳細情報の収集行動、事件とニュースに対する態度、事件の背景、社会観、フェー
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
処理を実行中です
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
テクノロジー : 日経電子版
