レコメンドつれづれ ～第3回 レコメンド精度の評価方法を学ぶ～ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 「レコメンドつれづれ」は、レコメンド手法の概念や実装方法を中心に、レコメンドに関する基礎的な内容から最近流行りの技術まで幅広くご紹介する連載です。第3回は、レコメンドの評価方法について、代表的な評価方法・指標をピックアップしてご紹介します。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の小田です。レコメンドについて考察していく連載の第3回です。 第1回 協調フィルタリングのコンセプトを知る 第2回 協調フィルタリングの実装 第2回では、協調フィルタリングの実装を行いました。本連載では今後各種手法を実装しながら比較していく予定ですが、その前にレコメンドの評価について確認したいと思います。といっても、レコメンド全体の評価となるとシステムやユーザビリティの評価など広範にわたりますので、今回はアルゴリズ
Retty recommendation project
[DL輪読会]Revisiting Deep Learning Models for Tabular Data (NeurIPS 2021) 表形式デー...
Pythonでコンテンツベースのレコメンドを作ったときに参考にしたURL
21 Nov 2015 とある経緯でPythonでコンテンツベースのレコメンドを習作として軽く作ってみました。その際に参考にしたURLをまとめておきます。 レコメンドについての説明で参考にしたURL レコメンドには様々な種類がありますが、その辺りを理解する上で役にたったサイトや書籍はこちらです。 【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ こちらは協調フィルタリングの説明がメインのため今回の実装方法と異なりますが、非常にわかりやすく説明されておりおススメ。 プログラマのための文書推薦入門 コンテンツベースでの推薦についてまとめられています。今回のテーマだとこの資料がかなり有用でした。 『簡単・高速』なAmazonっぽいレコメンドcf_recommenderを開発して公開 協調フィルタリング（レコメンド）をredisとpythonで実装してみた こちらも同じ人の
Skip-thoughtを用いたテキストの数値ベクトル化 - Platinum Data Blog by BrainPad
こんにちは、アナリティクスサービス本部の三浦です。 本日はSkip-thoughtというアルゴリズムを用いた、テキストの数値ベクトル化についてご紹介したいと思います。 ■Skip-thoughtとは Skip-thoughtとはRyan Kirosらによって2015年に考案された、文書中の文の表現を数値ベクトル化する、深層学習のアルゴリズムです。アルゴリズムの特徴として教師なし学習であることが挙げられ、学習する際にラベル付けやアノテーションされたテキストは必要ありません。順序付けられた文で構成された文書*1さえ存在すれば、それを元に学習を行いモデルを構築することが可能です。 数年前に単語をベクトル化できるWord2vec*2が話題になりましたが、Skip-thoughtは単語ではなく文やフレーズをベクトル化すると思っていただくと、わかりやすいかと思います。 なお本ブログは、ある程度RNNや
ニュース推薦システムにおける 機械学習の活用事例 - Speaker Deck
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