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recommendationに関するyokochieのブックマーク (12)
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yokochie 2012/08/30
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情報推薦システム入門 - 共立出版
なぜ衝動買いしてしまうのか？ 蓄積されるあなたの思考（嗜好） この1冊で推薦システムの体系を網羅 本書は、推薦システムに関する基本的な技術から最先端のトピックまでを体系的にまとめられており、情報推薦分野の概観を把握するのに最適の入門書である。推薦システムは、情報検索や情報フィルタリング、文書分類など、さまざまな研究領域における基礎となり、機械学習やデータマイニング、知識ベースシステムなど、異なる分野の手法が用いられている。本書では、これらの分野の概説が丁寧に説明されている。学生から社会人までにお勧めする。日常から経験している情報推薦技術とは何か、いかにして推薦内容を決めているのかについて体系的に学べる入門書！ 第1章 はじめに 1.1 第1部：基本概念への手引き 1.2 第2部：最新動向 第2章 協調型推薦 2.1 ユーザベースの最近傍推薦 2.2 アイテムベースの最近傍推薦 2.3 評価
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レコメガール 復興支援バージョン
ねぇねぇ、こんな復興支援オークションやってるんだって！ 今の入札価格は、{item1}円みたい。 {item1}円 入札残り締切りまで、あと{item2}日かぁ。 残り{item2}日 ねぇ、どぉ思う？ 入札してみない？ この商品の詳細を見に行く。 今、こんな復興支援やってるんだよ。知ってる？ だいたい{item1}円くらいで買えて～。 {item1}円 {item2}ポイントつくんだって。 {item2}ポイント どう？買ってみたくなったぁ？ この商品の詳細を見に行く。 Web Services by allcoupon.jp ねぇねぇ、復興支援のクーポンがあってさ。 こんなものなんだけど。 なんと、通常 {item1}円のところを、 {item1}円 今なら、{item2}円なんだって！ {item2}円 どぉ？チャンスだよ～。 ねぇ、買おうよ～。 このクーポンの詳細を見に行く。
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レコメンドサービスを「気持ち悪い」と感じるユーザー心理 KDDI研究所らがはじめて定量的解析に成功
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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話題・人気のウェブサイトをザッピング閲覧できるシステム 『gururin（ぐるりん）』の実験版を公開 - 株式会社プリファードインフラストラクチャー
話題・人気のウェブサイトをザッピング閲覧できるシステム 『gururin（ぐるりん）』の実験版を公開 関係者各位 プレスリリース2010年2月4日 株式会社 Preferred Infrastructure ================================================== ================================================== 株式会社プリファードインフラストラクチャー（本社：東京都文京区、代表：西川徹、以下PFI）は、株式会社電通（本社：東京都港区、社長：髙嶋達佳、以下電通）が提供する、キーワードを入力することなく、ボタンを押すだけで、インターネット上の様々なウェブサイトを受動的に閲覧できる、ザッピングエンジン『gururin（テストサービス名）』(URL:http://gururin.com)の技術
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第3回SBM研究会プレゼン資料
開催概要： ■開催日 2009年9月13日（日） ■講演時間 10:00～18：00 ■場所 東工大大岡山キャンパス ■イベント概要 http://toremoro.tea-nifty.com/tomos_hotline/2009/08/3sbmfix-6bbd.html 講演資料 ☆佐々木 祥,上村 理(東京工業大学） 「エコメンデーション」 ☆福冨 諭（Webプログラマ） 「SBMはミニブログです。」 ☆中山心太(NTT研究所) 「SBMを利用したフィッシングサイト検知とその展望 －集合知セキュリティという考え方－」 ☆山田 剛一(東京電機大学 未来科学部) 「言語表現に基づくブックマークコメントの分類とフィルタリング」(資料へのリンク） 各種プレゼン資料置き場に戻る
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岡野原 大輔さんの講演 - Tocotonistの日記(晴れのち快晴)
私の一番のmotivationはこのセッションでした。 11:00〜11:50 講師: 岡野原 大輔さん(blog, twitter） 所属：株式会社プリファードインフラストラクチャー（PFI）特別研究員, 東京大学辻井研, 辻井研の論文 講演タイトル：SBMの推薦アルゴリズム 〜はてなブックマークのレコメンド（関連エントリ）の仕組み〜 資料upあり videoあり rf. はてなおやさんの資料 講演概要 本発表では、SBMの推薦アルゴリズムにおける精度、処理性能向上のための手法を最新の研究成果も含めて解説する。また、実例として、はてなブックマークにおける「関連エントリ」を弊社のシステムがどのように実現しているかを解説する。 以下は私のメモです。 PFIはもともとPurely Functional Infrastructureやったんや 岡野原さんではないが、（大田さんかな）Haskell
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LdrLens : livedoor Reader 関連フィード検索
LDRLens: livedoor Reader 関連フィード検索 （このフィードを読んでいる人は、こんなフィードも読んでいます） フィード検索 例: http://www.nikkei.co.jp/ 例: 痛いニュース(ﾉ∀`) 例: デイリーポータル Z 例: しょこたん☆ぶろぐ 例: http://otsune.tumblr.com/ 例: DO++ 例: Radium Software 例: アサヒビール 例: 会社法であそぼ。 例: http://jra.jp/ ブックマークレット: LDRLens で関連フィードを検索 収集データ: 136467 フィード, 2348 ユーザ 収集時期: 2008/07 http://labs.irons.jp/
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チームラボ / teamLab
森ビル デジタルアート ミュージアム：エプソン チームラボボーダレス Feb 09, 2024 - 麻布台ヒルズ、東京 NOW OPEN
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