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ベースに関するwerdandiのブックマーク (5)

  • レコメンドエンジン導入までの取り組みとアーキテクチャについて - コネヒト開発者ブログ

    こんにちは!MLエンジニアのたかぱい(@takapy)です。 今回は、ママリのアプリ内にレコメンドエンジンを導入したので、導入までの取り組みやアーキテクチャについてご紹介できればと思います。 目次 ママリ内での課題 アーキテクチャ概要 EDAとアルゴリズムについて オフライン検証の失敗と学び A/Bテストについて レコメンドアルゴリズムについて 強調フィルタリング(アイテムベース) Matrix Factorization 最後に ママリ内での課題 ママリはサービスとして6年目を迎え、サービスの成長とともにアプリ内の記事数も増えており、それに伴いユーザーが来欲しい情報にたどり着くことも難しくなってきました。 加えて「子育て層のユーザー」という切り口1つとっても、0才児のママと1才児のママでは悩みや欲しい情報がまったく異なります。 このような背景から、これまで人的に行っていたルールベースで

    レコメンドエンジン導入までの取り組みとアーキテクチャについて - コネヒト開発者ブログ
  • レコメンド – アイテムベース協調フィルタリング –

    こんにちは江口です。 今回は、先日社内勉強会で以下の内容について発表しましたので、ブログでも共有させて頂きます。 【概要】 ・アイテムベース協調フィルタリング(商品レコメンド) - アイテムベース協調フィルタリングを実装してみた - ユーザーが購入した商品の中からjaccard指数で類似商品を見つけ出す - 対象商品をベースに同じ商品を購入している別のユーザーが購入した別の商品をレコメンド - あとdjango使ってみた ▼技術要件 ・python 3.6.1 ・django1.9 ・herokuDB・・・heroku上はpostgress、localはsqlite3 ▼レコメンドアルゴリズムについて 今回試してみたのは、「アイテムベース協調フィルタリング」と呼ばれる、商品が主語となる簡易的なレコメンドアルゴリズムになります。 よく見る「この商品を買った人はこんな商品も〜」みたいにオス

    レコメンド – アイテムベース協調フィルタリング –
  • Scalaの学習コストを下げるための心得 - kmizuの日記

    追記:Twitterで、「それって、言語マニアにしかできない技のような気が」という指摘を受けました。自分としては一般的に適用可能な話だと思っていますが、あるいは自分の感性が著しくずれているのかもしれません。その辺承知の上でお読みください。 Scalaは習得が難しい言語だ、とよく言われます。また、実際問題として、Scalaの言語仕様の全体はそれなりに複雑でもあります。しかし、それはたとえばJavaでも言語仕様の全体像を把握するのは難しい話であり、Scalaに限った話ではありません。にも関わらず、Scalaの習得が難しいとよく言われるのはプログラミング言語の学習モデルが誤っているからではないかと最近思うようになりました。そこで、Scala(や他の言語も含めて)のコストを下げるために必要な心得についてちょっと書いてみます。 Scalaはオブジェクト指向言語である これは、Scalaは関数型プログ

    Scalaの学習コストを下げるための心得 - kmizuの日記
  • レコメンド研究のあれこれ

    2. 0: 参考文献 Recommender Systems Handbook 2nd • このがベース • 1冊249ドル(Amazonで22,629円) • 章ごとにも買えます(1章29.95ドル) • 第1版と第2版で内容違うので注意 3. 0: 参考文献 オススメスライド • The Recommender Problem Revisited • Interactive Recommender Systems • Cross-Domain Recommender Systems • Mining Social Networks for Recommendation • Learning to rank for recommender systems • Web Personalization and Recommender Systems • Frontiers in E-com

    レコメンド研究のあれこれ
  • もう二度と、絶対にMongoDBを使うべきじゃない理由

    MongoDBは悪だ。なぜならそれは… …データを無くす(ソース:1、2)。 …実際、長期間、デフォルトでエラーを無視し続け、何があってもすべての単一書き込みが成功したとみなした( 32ビットのシステムで3GBかそこらを使用したら、MongoDBの制限によって何の警告もなしに全データを失うことになった)。 …宣伝していたユースケースでですら遅く、これが早いと主張するには完全に証拠に欠けている(ソース:3、4)。 …ほぼ全てのユースケースで、暗黙のスキーマという悪しき習慣を強要してくる(ソース:4)。 …ロッキングに問題がある(ソース:4)。 …セキュリティの問題になるくらい、応答時間が酷く遅い。求めてきた人全員に認証なしで全データをさらしてしまうという危険なデフォルト設定をパッチするのに2年かかった(ソース:5)。 …ACID特性に準拠していない(ソース:6)。 …拡張やメンテナンスをする

    もう二度と、絶対にMongoDBを使うべきじゃない理由
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