Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2015年度新卒でドワンゴに入社しました@ytanakaといいます。普段はAndroidアプリ開発を主に担当していますが、大学院時代は増井俊之先生のもとでユーザインタフェースと情報推薦システムの研究をしていました。 ドワンゴに入社後、それまでの研究を活かしプログラマ向けのニュースキュレーションサービスMenthas(メンタス)を個人開発しました。今回はせっかくの機会なので、開発の経緯と概要そして仕組みについて述べたいと思います。 追記： 続編を書きました こちらの記事は以前のバージョンの内容になります。現行のMenthasの仕
Amazon plans to ship your packages before you even buy them
Drawing on its massive store of customer data, Amazon plans on shipping you items it thinks you'll like before you click the purchase button. The company today gained a new patent for "anticipatory shipping," a system that allows Amazon to send items to shipping hubs in areas where it believes said item will sell well. This new scheme will potentially cut delivery times down, and put the online ve
昨日のエントリーで「自分に必要な情報を選ぶためのフィルターは淘汰される」という話を書いた。『閉じこもるインターネット』の著者は、メディアがユーザーの望むものだけを与えることで、衆愚的なコンテンツばかりになることを危惧していた。それ自体はすでに起きている事態だ。問題はそうした衆愚的なフィルター、つまり「みんなが見たがるものを私も見たい」という欲望に応えることのできるコンテンツと言うのは、そんなに種類として多くない。ほぼパターンが決まっているのである。フィルターを非常に作りやすい。そのため飽きられる速度もそれなりに速い。フィルター自身が淘汰されると書いたのは、そういうことだ。 最近、面白い「フィルター」を見つけた。「Gunosy」というサービスだ。TwitterやFacebookのアカウントを使ってサインアップすると、アルゴリズムを使って自分にあったニュースを探して配信してくれる。こう書くと「
2007年、ニューヨークから非常に面白いスタートアップが登場しました。写真共有サービスのFlickrを共同創業したCaterina Fake氏、そして起業家兼、個人投資家で以前SkypeやFoursquareに投資をしていたChris Dixon氏が手を結び、新しいレコメンデーションサイトにチャレンジをしたのです。 それがHunch (=直感)です。彼らは、ユーザーがキーワードを入力する従来の検索エンジンに変わって、より自然に、そして的確に人々の意思決定をサポートする「レコメンデーションエンジン」の開発を試みました。 ご存知、FacebookやTwitterなどのサービスを通して、人と人の繋がりは「ソーシャルグラフ(人間関係図)」として可視化されましたが、Hunchの着目点は違います。彼らは、ただの友達や同僚だけではなく、同じ趣味や嗜好を持った人々同士を「テイストグラフ(趣味をベースにした
『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
ペンシルバニア大学ウォートン校の研究者2人が、オンラインレコメンデーションサービスはユーザーが出会う商品の多様性を損なうかどうかをテーマにした論文を2007年9月下旬に発表した。この研究のタイトルは「Blockbuster Culture's Next Rise or Fall：The Impact of Recommender Systems on Sales Diversity」（市場を席巻した方式の趨勢はいかに：販売商品の多様性に対するレコメンデーションシステムの影響）というもので、わたしはPaidContentでこの論文のよい要約を見つけた。 世のあらゆる指標がレコメンデーションエンジンの重要性が増していくことを示しており、この議論は検討しておくべきだ。eBayのStumbleUponの買収からCBSによるLast.fmの買収、そして10月のMSNBCによるNewsvineの買収ま
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システム更新により、新しくなったきゅうとOPAC（蔵書検索）、きゅうとMyLibrary（マイアカウント機能）について、紹介します。 新機能および今後追加が予定されている主な機能は、次のとおりです。 きゅうとOPAC ・文献管理ツール（RefWorks，EndNote...）への出力 ・雑誌検索結果からCiNii（NII論文ナビゲータ）へのアクセス ・全国蔵書検索（Webcat）からの文献複写依頼＜近日予定＞ ・ｅリソースに絞りこんだ検索＜1月予定＞ ・表紙画像、目次情報、論文情報、機関リポジトリ、デジタルコレクションも検索できる新しい情報アクセスプラットフォーム＜今春予定＞ きゅうとMyLibrary >> 詳細 ・全学共通ID（学生ID／SSO-KID）によるログイン * 非正課生など一部の方を除く ・開館カレンダーへの返却期限日、予約取置期限日の通知 ・貸出履歴
セマンティック技術というのは広い意味を持った概念であり、その中の一つに「レコメンド」も含まれます。レコメンドとは、大量の情報の中からユーザーが関心の強そうな情報を推奨する機能のことです。特に弊社の商品特性はレコメンド的要素を多分に持っているため、レコメンドエンジンを提供している企業の現状について簡単ではありますが調べてみました。 以下、「会社名 ： 商品概要 ： 商品価格」の順に記載していきます。 ■SBIベリトランス ・既存取引先ECサイトとの関係を活かした営業力及びECサイト向けレコメンドに強み ・初期20万円＋月額15万円＋実費（共用サーバープラン） ■ALBERT ・行動履歴、対話型、曖昧検索、感性検索、見た目検索、ソーシャルゲーム型など様々な切り口でのレコメンド商品を用意 ・初期20万円＋月額10万円（行動履歴型の場合） ■ホットリンク ・Ｅコマース、モバイル、
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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
自己紹介 d:id:gnarl twitter:todesking いちおう情報系 興味 プログラミング言語処理系 ソフトウェア・アーキテクチャ(オブジェクト指向設計とか) 機械学習(ニワカ) 推薦エンジンを作ってるチームに所属してます 最近の仕事: javaでニュース記事の特徴語を解析して云々 ruby+sinatraでなんかつくる仕事 アジェンダ(1) 推薦システムとはなにか 推薦システムの種類 コンテンツベース、行動ベース ユーザ-アイテム、アイテム-アイテム モデルベース、メモリベース この辺の話は皆さんのほうが専門家ですね…… 省略します アジェンダ(2) 推薦システムの精度をはかる MAE/RMSE Precision, Recall 推薦システムの抱える問題点 スパースネスの問題 コールドスタートの問題 この辺の話を長々とすると会場の研究者にしらけた顔をされる…… 省略します
自分が好きなものや、気になるものをネット上で書いたり、集めたりする。そうすると、それをブックマークなり、フォローなりしてくれる人が出てくる。フォローという語感から考えると、自分に従属というか、追っかけるというようなニュアンスが出るけれども、実際は自分よりも上手というか、たいていの場合はある方面で必ず自分より優れている人である。だから最適戦略というのは、自分をフォローしたり、ブックマークしてくれる人を逆向きに追っかけるということである。自分の発信が最初にあるのだけれども、それによって推薦されるべき人（と情報）がそれにくっついてくるようなイメージである。最強のリコメンデーションというのは、こっちから発信して、そのフィードバックを逆向きに追っかけるということになる。よって、リコメンデーションで最も重要な点は、おそらく「自分の情報を出すこと」だろう。情報というのは、探すのではなくて、出すと寄ってく
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