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How Users Evaluate Each Other in Social Media (RecSys2012 keynote)
14th ACM Conference on Recommender Systems Online, Worldwide, 22nd-26th September 2020 The ACM Recommender Systems conference (RecSys) is the premier international forum for the presentation of new research results, systems and techniques in the broad field of recommender systems. Recommendation is a particular form of information filtering, that exploits past behaviors and user similarities to ge
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®
Netflix Prizeã«è¦‹ã‚‹Open Innovationã®å¯èƒ½æ€§ | FERMAT
Netflix Prizeã«è¦‹ã‚‹Open Innovationã®å¯èƒ½æ€§ September 30, 2009 op-ed / commentary authorjunichi ikeda share tweet NetflixãŒ2006å¹´ã«ã‚¹ã‚¿ãƒ¼ãƒˆã•ã›ãŸNetflix Prize。 自社ã®Recommendation Engineã§ã‚ã‚‹Cinematchã®ãƒ‘フォーマンスを10ï¼…å‘上ã•ã›ãŸã‚‚ã®ã«100万ドルã®è³žé‡‘ãŒæ‰‹æ¸¡ã•ã‚Œã‚‹ã€ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢é–‹ç™ºã‚³ãƒ³ãƒ†ã‚¹ãƒˆã€‚世界ä¸ã®ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒžãƒ¼ã‚’å·»ãè¾¼ã¿ã€3å¹´ã«ã‚ãŸã‚‹é–‹ç™ºç«¶äº‰ã‚’経ã¦ã€ã‚ˆã†ã‚„ã最終å‹è€…ãŒç¢ºå®šã—ãŸã€‚ A $1 Million Research Bargain for Netflix, and Maybe a Model for Others ã€New York Times： September 22, 2009】 The Netflix Prize
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Hierarchical Clustering Algorithms for Document Datasets | Karypis Lab
Data Mining and Knowledge Discovery, Vol. 10, No. 2, pp. 141 - 168, 2005 Abstract Fast and high-quality document clustering algorithms play an important role in providing intuitive navigation and browsing mechanisms by organizing large amounts of information into a small number of meaningful clusters. In particular, clustering algorithms that build meaningful hierarchies out of large document coll
実用化目å‰ã®ã‚»ãƒžãƒ³ãƒ†ã‚£ãƒƒã‚¯æ¤œç´¢ã¨ãƒ“ジãƒã‚¹ã¸ã®ã‚¤ãƒ³ãƒ‘クト
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2008-08-22 13:00 ï¼»ç‰¹åˆ¥è¬›æ¼”ï¼½æƒ…å ±éŽå¤šæ™‚代ã®æƒ…å ±åˆ©ç”¨ ～ 推薦システムã¨å”調フィルタリング ～ ○神嶌æ•å¼˜ï¼ˆç”£ç·ç ”） SWIM2008-7 本講演ã§ã¯æŽ¨è–¦ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ，特ã«ï¼Œãã®èƒŒå¾Œã«ã‚るアルゴリズムã¨ï¼Œè¨è¨ˆä¸Šã®é¸æŠžè‚¢ã«ã¤ã„ã¦è¿°ã¹ã‚‹ï¼ŽæŽ¨è–¦ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã¨ã¯ï¼Œåˆ©ç”¨è€…ãŒæŽ¢ã—ã¦ã„ã‚‹æƒ…å ±ã‚„ã‚‚ã®ï¼ˆã‚¢ã‚¤ãƒ†ãƒ ）を予測ã—，ãれらを利用者ã«æ示ã™ã‚‹ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã§ã‚る． ã“ã®æŽ¨è–¦ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ãŒç™»å ´ã—ãŸèƒŒå¾Œã«ã¯æƒ…å ±éŽå¤š (Information Overload)ã¨å‘¼ã°ã‚Œã‚‹çŠ¶æ³ãŒã‚ã‚‹ï¼Žæƒ…å ±éŽå¤šã¨ã¯ï¼Œæ—¥ã€…発信・蓄ç©ã•ã‚Œã¦ã„ã‚‹æƒ…å ±ãŒã‚ã¾ã‚Šã«ã‚‚膨大ãªãŸã‚，探ã—ã¦ã„るアイテムãŒã‚ã‚‹ã“ã¨ãŒåˆ†ã‹ã£ã¦ã„ã¦ã‚‚，ãれを探ã—出ã›ãªã„状æ³ã®ã“ã¨ã§ã‚る．ãã“ã§ï¼Œåˆ©ç”¨è€…ã®è¦æ±‚ã«å¿œã˜ã¦æƒ…å ±ã‚’çµžã‚Šè¾¼ã‚€ã“ã¨ã§ï¼Œã“ã®å•é¡Œã«å¯¾æŠ—ã™ã‚‹æ‰‹æ®µã®ä¸€ã¤ã¨ã—ã¦æŽ¨è–¦ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ãŒé–‹ç™ºã•ã‚ŒãŸï¼Ž ã„ã†ã¾ã§ã‚‚ãªã，利用者ã®è¦æ±‚ã¯ï¼ŒæŽ¢ã—ã¦ã„るアイテム，利用者自身，探ã—ã¦ã„ã‚‹
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米国ã®ã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³DVDレンタルサービス「Netflixã€ãŒã€ç¾åœ¨åˆ©ç”¨ã—ã¦ã„るレコメンデーションシステムã®æ€§èƒ½ã‚’ã¯ã˜ã‚ã«10%改善ã—ãŸãƒãƒ¼ãƒ ã«100万ドルã®è³žé‡‘を与ãˆã‚‹ã¨ã„ã†è§¦ã‚Œè¾¼ã¿ã§å§‹ã¾ã£ãŸnetflix prizeã¯å½“åˆã®äºˆæƒ³ã‚ˆã‚Šã‚‚時間ãŒã‹ã‹ã£ãŸãŒã€ã¤ã„最近最åˆã‹ã‚‰ãƒˆãƒƒãƒ—を走り続ã‘ã¦ã„ãŸbellkorã¨ã€ä¸Šä½é™£ã®ã‚³ãƒ©ãƒœãƒ¬ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã®ãƒãƒ¼ãƒ ãŒ10%ã®å£ã‚’ç ´ã£ãŸï¼ˆleaderboard）。 彼らã®æ‰‹æ³•ã¯ã€Œéžå¸¸ã«å¤šãã®æ§˜ã€…ãªç¨®é¡žã®ãƒ¬ã‚³ãƒ¡ãƒ³ãƒ‡ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ã®çµæžœã‚’æ··ãœåˆã‚ã›ã‚‹ã€ã¨ã„ã†æ„šç›´ã ãŒã„ã‹ã«ã‚‚精度ãŒå‡ºãã†ã ã¨ã„ã†æ–¹æ³•ã‚’採用ã—ã¦ã„る（ã€ã¨æ˜¨å¹´åº¦ã®çµæžœã‹ã‚‰ã¯æ€ã‚れる。近々詳細ã¯å‡ºã‚‹ã ã‚ã†ã€‚） 実際ã«ä½¿ã£ã¦ã¨ã©ã‚ã«ãªã£ãŸã‹ã©ã†ã‹ã¯åˆ†ã‹ã‚‰ãªã„ãŒã€å½¼ã‚‰ã®ãƒãƒ¼ãƒ ã®ä¸»è¦ãƒ¡ãƒ³ãƒãƒ¼ãŒKDDã§æ–°ã—ã„手法を発表ã—ã¦ãŠã‚Šã€å˜ä¸€ã®æ‰‹æ³•ã«ã‚ˆã‚‹æœ€é«˜ç²¾åº¦ã‚’é”æˆã—ã¦ã„る。ã¡ãªã¿ã«ä»Šå¹´ã®KDD（データマイニング系ã®å¦ä¼šã®æœ€é«˜
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「18カ月ã”ã¨ã«ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚¨ã‚¢ã®é‡ã•ã¯2å€ã«ãªã‚‹ã€ Googleã®å…±åŒè¨ç«‹è€…Larry Pageæ°ã®è¨€è‘‰ã§ã€åŒç¤¾å†…ã§ã¯ã€Œãƒšã‚¤ã‚¸ã®æ³•å‰‡ã€ã¨å‘¼ã°ã‚Œã¦ã„ã‚‹ãã†ã 。ムーアã®æ³•å‰‡ã‚’ãƒã‚¿ã«ã—ãŸã‚¸ãƒ§ãƒ¼ã‚¯ã ãŒã€çš„外れãªè¡¨ç¾ã§ã¯ãªã„。åŒã˜PCã‚’é•·ã使ã„続ã‘ã¦ã„ã‚‹ã¨ã€ã©ã‚“ã©ã‚“動作ãŒéˆããªã‚‹ã®ã¯ã‚½ãƒ•ãƒˆã®é«˜æ©Ÿèƒ½åŒ–ã‚‚åŽŸå› ã®1ã¤ã€‚ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚¨ã‚¢ã®é«˜æ€§èƒ½åŒ–ã«æ©èª¿ã‚’åˆã‚ã›ã¦ã„るケースもã‚ã‚‹ãŒã€ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ã®ãƒ‹ãƒ¼ã‚ºã«å¿œãˆã¦ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚¨ã‚¢ãŒæˆé•·ã—ã¦ã„る分野もã‚る。ã•ã—ãšã‚Webアプリã¯å¾Œè€…ã ã‚ã†ã€‚ã“ã®å ´åˆã€ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚¨ã‚¢ã®éˆé‡åŒ–ãŒå‹•ä½œç’°å¢ƒã®å‘上を上回ã£ã¦ã—ã¾ã†å¯èƒ½æ€§ã‚‚ã‚る。ãã†ãªã‚‹ã¨ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ã®æœŸå¾…ã«å¿œãˆã¦ã‚‚ã€çµæžœçš„ã«ãƒ¦ãƒ¼ã‚¶ãƒ¼ã®åˆ©ç”¨ä½“験をæãªã£ã¦ã—ã¾ã†ã€‚特ã«Webアプリã®å ´åˆã¯ã€ãƒãƒ¼ãƒ‰ã‚¦ã‚¨ã‚¢ã ã‘ã§ã¯ãªãã€Webブラウザやã€ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯å¸¯åŸŸã‚„Webページã®æœ€é©åŒ–ãªã©æ§˜ã€…ãªè¦å› ã®å½±éŸ¿ã‚’å—ã‘る。Webプラットフォームを推進ã™ã‚‹GoogleãŒãƒšã‚¤
NTT CSç ”ã‚ªãƒ¼ãƒ—ãƒ³ãƒã‚¦ã‚¹Ã—未æ¥æƒ³è«–2009 未æ¥æƒ³è«– コンピュータãŒè¨€è‘‰ã®æ„味をç†è§£ã§ãã‚‹ã¨ä½•ãŒå¤‰ã‚ã‚‹ã‹ï¼Ÿ ―検索エンジンを超ãˆã‚‹ã‚‚ã®â€•
ä¹¾ å¥å¤ªéƒŽï¼ˆãƒ‘ãƒãƒªã‚¹ãƒˆï¼‰ 奈良先端科å¦æŠ€è¡“大å¦é™¢å¤§å¦ã€€æƒ…å ±ç§‘å¦ç ”究科　准教授 奈良先端科å¦æŠ€è¡“大å¦é™¢å¤§å¦ æƒ…å ±ç§‘å¦ç ”究科 准教授．専門ã¯è¨ˆç®—言語å¦ï¼Žè¨€èªžæƒ…å ±ã‚„çŸ¥è˜ã®è‡ªå‹•ç·¨é›†ã«é–¢ã™ã‚‹ç ”究ã«å¾“事．1995å¹´æ±äº¬å·¥æ¥å¤§å¦åšå£«èª²ç¨‹ä¿®äº†ï¼ŽåŒå¤§å¦åŠ©æ‰‹ï¼Œä¹å·žå·¥æ¥å¤§å¦åŠ©æ•™æŽˆã‚’経ã¦ï¼Œç¾è·ï¼Žæƒ…å ±å‡¦ç†å¦ä¼šè‡ªç„¶è¨€èªžå‡¦ç†ç ”究会幹事，Computational Linguistics編集委員．人工知能å¦ä¼š1997年度論文賞，COLING/ACL-2006 Best Asian NLP Paper Award，言語処ç†å¦ä¼šå¹´æ¬¡å¤§ä¼šå„ªç§€ç™ºè¡¨è³žç‰ï¼Œå—賞．åšå£«ï¼ˆå·¥å¦ï¼‰ï¼Ž 増市 åšï¼ˆãƒ‘ãƒãƒªã‚¹ãƒˆï¼‰ 富士ゼãƒãƒƒã‚¯ã‚¹(æ ª)ã€€ç ”ç©¶æŠ€è¡“é–‹ç™ºæœ¬éƒ¨ã€€ç ”ç©¶ä¸»æŸ» 1991å¹´ 京都大å¦å¤§å¦é™¢å·¥å¦ç ”究科修士課程修了．åŒå¹´ï¼Œå¯Œå£«ã‚¼ãƒãƒƒã‚¯ã‚¹æ ªå¼ä¼šç¤¾å…¥ç¤¾ï¼Ž1998å¹´-2000å¹´ スタンフォード大å¦CSLIå®¢å“¡ç ”ç©¶å“¡ãŠã‚ˆã³Xerox PARCコンサルタント
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ファミレスを享å—ã™ã‚‹ ゲーム「ファミレスを享å—ã›ã‚ˆã€ã‚’éŠã‚“ã 。気åˆã„を入れれã°ã•ãã£ã¨ã‚¨ãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã¾ã§åˆ°é”ã§ãるゲームã ã¨æ€ã†ã€‚イラスト良ã—ã€ãƒ†ã‚スト良ã—ã€BGM良ã—。 www.youtube.com 語るã“ã¨ã¯å¤šã„ãŒã€æ›¸ããŸã„ã“ã¨ã¯ã€Œç§ã¯ãƒ•ã‚¡ãƒŸãƒ¬ã‚¹ã‚’享å—ã—ã¦ããŸã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã ã‘ãªã®ã§æ„Ÿæƒ³â€¦
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