This is a follow-up on the hashing for linear functions post. It’s based on the HashCoFi paper that Markus Weimer, Alexandros Karatzoglou and I wrote for AISTATS'10. It deals with the issue of running out of memory when you want to use collaborative filtering for very large problems. Here’s the setting: Assume you want to do Netflix-style collaborative filtering, i.e. you want to estimate entries
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
034:2008年度 第1回 2008年6月7日開催 教育における協調フィルタリングの可能性を考える あなたに「ぴったり」な学びをかなえる技術 0. 趣旨説明 今回のBEAT Seminarでは、協調フィルタリング、推薦システムが新しい学習環境に利用可能ではないかということから「あなたに『ぴったり』な学びをかなえる技術」というテーマを設定しました。 まず、産業技術総合研究所の神嶌敏弘氏より協調フィルタリングと推薦システムの概要についてご説明いただきました。次に、「関心空間」代表取締役の前田邦宏氏に、実際協調フィルタリングを、人のつながりを作るためにインターネット上でどう用いるかについてお話しいただきました。その後、BEATの特任助教から、教育への応用に当たってのアイデアが紹介されました。 1.「推薦システムと協調フィルタリング」 神嶌敏弘氏(産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 情報数理
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