1000万件の高評価がたった1件だけの評価に負けないスコアランキングアルゴリズム（ライブラリ）Leak-Free Recursive Blocks - Jeremy W. Sherman こんな感じ __weak __block block_t recurse; block_t block; recurse = block = ^(id val)...
LSH (Locality Sensitive Hashing) を用いた類似インスタンスペアの抽出 - mixi engineer blog
GW 中の長距離移動のために体調が優れない takahi-i です. 今回は巨大なデータをマイニングする一つの技術として LSH (Localtiy Sensitive Hashing) を紹介させていただきます. LSH とは LSH は大量なデータから類似度が高いインスタンスのペアを高速に抽出してくれるアルゴリズムです. ここでインスタンスはデータ集合の一つの要素を表します. たとえば扱うデータが E-コマースサイトの購買ログであれば, インスタンスは各ユーザですし, 画像データ集合であれば, インスタンスは個々の画像データです. LSH の詳しい解説については以下のサイトがあります. Wikipedia のエントリ LSH に関する論文がまとめられているページ 本稿ではE-コマースサイトの購買履歴データを基に LSH の機能について述べてゆきます. 以下のような E-コマースサイトの
Bayesian Sets - mots quotidiens.
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
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