パーソナライズドランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
パーソナライズドランキングの概要
パーソナライズドランキングは、ユーザーごとに最適な順位でアイテムを提供するランキングの手法で、一般的なランキングシステムでは、全ユーザーに対して同じ順位でアイテムを提示するが、パーソナライ...
検索システム
ニューラルランキングモデルの概要とアルゴリズム及び実装例
ニューラルランキングモデルの概要
ニューラルランキングモデルは、検索エンジンや推薦システムなどで利用される機械学習モデルの一種であり、主な目的は、与えられたクエリやユーザーの情報に基づいて、最適な順位でアイテム（例えばウェ...
Submodular Diversificationの概要とアルゴリズム及び実装例について
Submodular Diversificationの概要
Submodular Diversificationは、情報検索やランキングのタスクにおいて、多様性を持った上位k件の選択を行うための手法の一つであり、この手法は...
Diversified Top-k Retrieval (DTkR)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Diversified Top-k Retrieval (DTkR)の概要
Diversified Top-k Retrieval（DTkR）は、情報検索やランキングのタスクにおいて、多様性を持った上位k件の検索結果を取得...
Pythonと人工知能技術
Pythonと機械学習
概要
Pythonは、簡単に学べること、読みやすいコードを書けること、広範囲にわたるアプリケーションに使えることなどの、多くの優れた特徴を持つ汎用プログラミング言語となる。...
ランクSVMの概要とアルゴリズム及び実装例
ランクSVMの概要
ランクSVM（Ranking Support Vector Machine）は、順位付けタスクに適用される機械学習アルゴリズムの一種であり、特に情報検索や推薦システムなどの順位付け問題に使用されるものと...
ランダムフォレストランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
ランダムフォレストランキングの概要
ランダムフォレスト（Random Forest）は、機械学習の分野で非常に人気のあるアンサンブル学習法(複数の機械学習モデルを組み合わせることで、個々のモデルよりも優れた性能を得る手法)...
Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Maximum Marginal Relevance (MMR)の概要
Maximum Marginal Relevance（MMR）は、情報検索や情報フィルタリングのためのランキング手法の1つで、情報検索システムがユーザ...
システムデザインと意思決定システム
The Science of the Artificialとハーバート・A・サイモン
The Science of the Artificial(邦題:システムの科学（1969年）は、ハーバート・A・サイモンに...
ランダムウォークの概要とアルゴリズム及び実装例
ランダムウォークの概要
ランダムウォーク（Random Walk）は、グラフ理論や確率論で用いられる基本的な概念で、グラフ上のランダムな移動パターンを表現し、グラフ内の構造や特性を理解するのに役立つ手法となる。ラ...