だがしかし、それならばはてブで推薦ブックマークを表示する時に「関連エントリ」なんて表記をしないで「このブックマークと似たタグを持っているブックマークはこれです」と表記した方が良いと思う。

データが密なところはどんな手法を用いてもそれなりの精度が出る

なんだが揚げ足取りみたいになってしまいましたが、この記事自体はレコメンドのアルゴリズムを実際のソースコードや数式などを交えながら説明した数少ない一般紙での記事だと思いますし、LSHやSVD、RBMといった一歩踏み込んだレコメンドの手法も紹介されていて非常に面白いです。とってもすばらしい記事ですので、上のコードとかを参考により多くの人が理解を深めてくれるといいな、と思います。

「このページを見た人はこんなページも見ています」といったオススメ機能を既存のサービスに簡単に追加できるように，ライブドアで独自開発したレコメンデーションエンジン。

ぼくは、Fast Forwardはいいと思うね。推薦されたページを見ると、なぜこのページが推薦されたのか分かるからね。選ばれるサイトがStumbleUponみたいにランダムでないから、おもしろさは少ないが、その代わりに便利さがあるよ。ただしこのサービスは、プライバシーの保護にもっと真剣に取り組むべきだ。

今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはRichContext、オープンソースのリコメンデーションエンジンだ。なおライセンスはApacheライセンスをベースにしているが、修正して独自のライセンスになっているのでご注意いただきたい。

小川氏 よくマーケティングの授業でいう、おむつとビール（おむつを買うのは父親の役目であることが多く、おむつとビールの売り場を近づけておくとよく売れる、というマーケティング上の研究報告）みたいなものですね。 木村氏 そうですね。それをより精度の高い話にまで持っていきたいなと思っています。

ただ、レコメンデーションエンジンって、意外にシステムの負荷が高くて、小さく参入するなら簡単ですが、大規模サイトの運営にはノウハウがないとキツいんですよ。

自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。

連想検索は「図書の中にある言葉の重なりの度合い」によって複数の図書の近接性を測り、それをもとにして図書を検索するシステムです。

Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを探索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。

いくらいろいろなアルゴリズムを作っても、最後にデータの壁という問題にぶち当たります。Ｗｅｂのデータであればクローリングすればよいのですが、閉じたデータにも、価値の高いものがたくさんあります。たとえば、購買履歴のデータなどもそうですし。データがあれば研究が進むのに、データがないから研究が進まない、ということもよくあります。

合宿の成果物は新バージョンでリリースしようかとも思っていたのですが、関連エントリー機能は思いのほか開発がスムーズに進み精度も良く出たので、現行バージョンに搭載してリリースしました。

結局ページとタグの関係を用いるのが一番精度が良い

はてなは7月15日、検索エンジンやリコメンドエンジンなどを開発しているプリファードインフラストラクチャー（東京都文京区）と、ネットサービスの共同開発で提携すると発表した。第1弾として同日「はてなブックマーク」（はてブ）に、「関連エントリー表示機能」を追加した。

類似度は、単純に2ユーザーの共通digg数を全digg数で割った0から1の数値となるという。

統計処理の対象となるのはユーザーの過去30日間のdigg情報だけと限定的だが、数百万人規模のユーザーコミュニティで、各ユーザーのアクションをリアルタイムに反映するのは「技術的に大きなチャレンジだった」（キャスト氏）という。一般的なリレーショナル・データベースは使わず、カスタムの“グラフ・データベース”を設計した。バッチ処理はしていないという。

Diggのレコメンデーションエンジンでは，自分と同じような記事をよく選ぶユーザーが一早く投票した記事を推薦してくれる。

月10万円。。価格低減の叩き合いと市場拡大スピードとがバランスすることを祈ります。

株式会社ホットリンクの内山社長が2000年当時から取り組み続けているレコメンデーションエンジン市場の歴史と概念、動向について5回のシリーズで丹念に書き綴っていらっしゃるのを見つけました。

大変お世話になっているアルベルトさんが第三者割当増資を実施しました。 「等」の中に我々も含まれており、今回ご縁がありまして参加することになりました。

ソーシャルウェブの時代において「関係性」という要素が重要なキーになる、という視点は個人的にシンクロし過ぎるくらいシンクロしていて、

事業者としては先のエントリーのサイジニアや、長年この領域に取り組んでいるチームラボ、先日増資も発表していたALBERT、ライブドア卒業組のゼロスタートコミュニケーションズ、昨日お会いした石上さんのTAGGYなどなど、すでに競合ひしめく領域。

コラボレーティブフィルタリングのライブラリ、Vogooを調査。 簡易なPHP実装がオープンソースでC++版が有料。

結構簡単にリコメンデーション機能が実現できる Vogoo PHP Lib ですが, フリー版は PostgreSQL と MySQL にしか対応していません。

「無目的な回遊をする人はネット利用者の57％というデータもある」