ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション - レコメンデーション最前線(?) - #TokyoWebmining 19th
ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション - レコメンデーション最前線(?) - #TokyoWebmining 19th 2012/06/23（土）に開催された「第19回 データマイニング+WEB ＠東京 ( #TokyoWebmining 19th)－データ徹底活用・機械学習 祭り－」での発表資料です。 [概要] ソーシャルグラフ (Social Network) を活用したレコメンデーションをテーマとして、アカデミックな分野における昨今（最前線？）の研究内容をご紹介します。 [参考資料] Transitive Node Similarity for Link Prediction in Social Networks with Positive and Negative Links http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi
ネットワークを対象としたクラスタリング
ネットワークを対象としたクラスタリング 水野 珠季, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20081202003 2008年 9月 26日 Abstract クラスタリングとは, 一つの多様な集団をいくつかのより同質的なサブグループやクラスタに分類していく ことである. 本報告では, 近年注目されているネットワークを対象としたクラスタリング手法として, GN法, Newman法, CNM法という三つの手法について述べる. 1 はじめに インターネットやソーシャルネットワーク, 引用ネットワーク, 食物網など, 現在科学界で研究対象となっている 多くのものはネットワークという形で表現することができる. これらネットワークの特徴の一つとして, コミュニティ構造というものが近年重要視されている. コミュニティ構造とは, ネットワーク内のノードをいくつかのグループに分割した
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