Recommender system - Wikipedia
A recommender system, or a recommendation system (sometimes replacing system with terms such as platform, engine, or algorithm), is a subclass of information filtering system that provides suggestions for items that are most pertinent to a particular user.[1][2][3] Recommender systems are particularly useful when an individual needs to choose an item from a potentially overwhelming number of items
レコメンダシステム- Wikipedia
レコメンダシステム（英: recommender system）ã¯ã€æƒ…å ±ãƒ•ã‚£ãƒ«ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚° (IF) 技法ã®ä¸€ç¨®ã§ã€ç‰¹å®šãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ãŒèˆˆå‘³ã‚’æŒã¤ã¨æ€ã‚ã‚Œã‚‹æƒ…å ±ï¼ˆæ˜ ç”»ã€éŸ³æ¥½ã€æœ¬ã€ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ã‚¹ã€ç”»åƒã€ã‚¦ã‚§ãƒ–ページãªã©ï¼‰ã€ã™ãªã‚ã¡ã€ŒãŠã™ã™ã‚ã€ã‚’æ示ã™ã‚‹ã‚‚ã®ã§ã‚る。通常ã®ãƒ¬ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒ€ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã¯ã€ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ã®ãƒ—ãƒãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚’何らã‹ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åŽé›†åŸºæº–ã¨æ¯”較検討ã—ã€ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ãŒå€‹ã€…ã®ã‚¢ã‚¤ãƒ†ãƒ ã«ã¤ã‘ã‚‹ã§ã‚ã‚ã†è©•ä¾¡ã‚’予測ã™ã‚‹ã€‚基準ã¯æƒ…å ±ã‚¢ã‚¤ãƒ†ãƒ å´ã‹ã‚‰å½¢æˆã™ã‚‹å ´åˆï¼ˆã‚³ãƒ³ãƒ†ãƒ³ãƒ„ベースã®æ‰‹æ³•ï¼‰ã¨ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ã®ç¤¾ä¼šç’°å¢ƒã‹ã‚‰å½¢æˆã™ã‚‹å ´åˆï¼ˆå”調フィルタリングã®æ‰‹æ³•ï¼‰ãŒã‚る。 ユーザーã®ãƒ—ãƒãƒ•ã‚¡ã‚¤ãƒ«ã‚’構築ã™ã‚‹ã¨ãã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åŽé›†ã®æ˜Žç¤ºçš„部分ã¨æš—黙的部分を区別ã™ã‚‹ã€‚ 明示的データåŽé›†ã«ã¯æ¬¡ã®ã‚ˆã†ãªã‚‚ã®ãŒã‚る。 ユーザーã«ã‚るアイテムã®è©•ä¾¡ã‚’付ã‘ã¦ã‚‚らã†ï¼ˆä¾‹ãˆã°5段階評価）。 ユーザーã«ä¸€ç¾¤ã®ã‚¢ã‚¤ãƒ†ãƒ を好ãã‹å«Œã„ã‹ãƒ©ãƒ³ã‚¯ä»˜ã‘ã—ã¦ã‚‚らã†ã€‚ ユーザーã«2ã¤ã®
コサイン類似度
コサイン類似度ã«ã¤ã„ã¦ æ¦‚è¦ ã‚³ã‚µã‚¤ãƒ³é¡žä¼¼åº¦ã¨ã¯ã€ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ç©ºé–“モデルã«ãŠã„ã¦ã€æ–‡æ›¸åŒå£«ã‚’比較ã™ã‚‹éš›ã«ç”¨ã„られる類似度計算手法。 コサイン類似度ã¯ã€ãã®ã¾ã¾ã€ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«åŒå£«ã®æˆã™è§’度ã®è¿‘ã•ã‚’表ç¾ã™ã‚‹ãŸã‚ã€ä¸‰è§’関数ã®æ™®é€šã®ã‚³ã‚µã‚¤ãƒ³ã®é€šã‚Šã€1ã«è¿‘ã‘ã‚Œã°é¡žä¼¼ã—ã¦ãŠã‚Šã€0ã«è¿‘ã‘ã‚Œã°ä¼¼ã¦ã„ãªã„ã“ã¨ã«ãªã‚‹ã€‚ ã ã„ãŸã„ã¯ã€tf-idfã®å€¤ã§è¨ˆç®—を用ã„ã¦è¨ˆç®—ã•ã‚Œã‚‹å ´åˆãŒå¤šã„ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ ã‚³ã‚µã‚¤ãƒ³é¡žä¼¼åº¦è¨ˆç®—å¼ ä»¥ä¸‹ã®å¼ã§è¨ˆç®—ã§ãる。 æ£è¦åŒ–ã•ã‚ŒãŸå˜ä½ãƒ™ã‚¯ãƒˆãƒ«ã«ã¤ã„ã¦ã®è¨ˆç®—ã¯ã€ä»¥ä¸‹ã§å¯èƒ½ã€‚ 計算例 æ£è¦åŒ–後ã®å€¤ ターム文書1 文書2 文書3
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Cosine similarity - Wikipedia
In data analysis, cosine similarity is a measure of similarity between two non-zero vectors defined in an inner product space. Cosine similarity is the cosine of the angle between the vectors; that is, it is the dot product of the vectors divided by the product of their lengths. It follows that the cosine similarity does not depend on the magnitudes of the vectors, but only on their angle. The cos
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Feature (machine learning) - Wikipedia
In machine learning and pattern recognition, a feature is an individual measurable property or characteristic of a data set.[1] Choosing informative, discriminating, and independent features is crucial to produce effective algorithms for pattern recognition, classification, and regression tasks. Features are usually numeric, but other types such as strings and graphs are used in syntactic pattern
"Collective Intelligence"ã®ã‚µãƒ³ãƒ—ルを，ã¯ã¦ãªã«å¯¾å¿œã•ã›ã¦ã¿ãŸ - ma2’s diary
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PRoxy Diary(2008-07-15) - ã¯ã¦ãªãƒ–ックマークã®é–¢é€£ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªãƒ¼æ©Ÿèƒ½é–‹ç™º
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Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications 作者: Toby Segaran出版社/メーカー: O'Reilly Media発売日: 2007/08/26メディア: ペーパーãƒãƒƒã‚¯è³¼å…¥: 3人 クリック: 117回ã“ã®å•†å“ã‚’å«ã‚€ãƒ–ãƒã‚° (31件) を見る「集åˆçŸ¥ã€ã‚’解説ã™ã‚‹ã“ã®æœ¬ã«ã¯ã„ã‚ã‚“ãªå®Ÿä¾‹ã¨ã‚µãƒ³ãƒ—ルãŒå‡ºã¦ãる。サンプル㯠python ãªã®ã§ ruby ã«æ›¸ãæ›ãˆã¦ã¿ãŸã€‚書ãæ›ãˆãŸã®ã¯ç¬¬äºŒç« ã® "Making Recommendations" ã®ä¸€éƒ¨ã§ã™ã€‚ãªã‚“らã‹ã®ã‚¢ã‚¤ãƒ†ãƒ （本ã¨ã‹æ˜ ç”»ã¨ã‹ï¼‰ã¨ãã®è©•ä¾¡ï¼ˆAmazonレビューã®â˜…ã¨ã‹ï¼‰ã‚’複数ã®äººé–“ãŒè¡Œã£ãŸå ´åˆã«ï¼Œãã®æƒ…å ±ã‚’å…ƒã«ã€Œä¼¼ãŸå‚¾å‘ã®è©•ä¾¡è€…ã€ã‚’探ã—，似ãŸå‚¾å‘ã®è©•ä¾¡è€…ã®ãƒªã‚¹ãƒˆã‹ã‚‰è‡ªåˆ†ãŒæœªè©•ä¾¡ã®ã‚¢ã‚¤ãƒ†ãƒ （ã¤ã¾ã‚Šæœªèªã®æœ¬ã¨ã‹æœªè¦‹ã®æ˜ ç”»ã¨ã‹
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steps to phantasien(2008-08-14) Netflix Prize 外野å¸
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