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...
探索アルゴリズム
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...
Cluster-based Diversificationの概要とアルゴリズム及び実装例
Cluster-based Diversificationの概要
Cluster-based Diversificationは、アイテムのクラスタリングを利用して推薦システムに多様性を導入する手法となる。この手法では、類似...
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...
多様性促進ランキングの概要とアルゴリズム及び実装例
多様性促進ランキングの概要
多様性促進ランキング（Diversity-Enhanced Ranking）とは、検索結果や推薦システムにおいて、単に関連性や人気度だけでなく、多様なアイテムを上位に表示することを目指したランキ...
Rapid Action Value Estimation (RAVE)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Rapid Action Value Estimation (RAVE)の概要
Rapid Action Value Estimation（RAVE）は、"モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べて...
Nested Monte Carlo Search (NMC)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Nested Monte Carlo Search (NMC)の概要
Nested Monte Carlo Search（NMC）は、"モンテカルロ木探索の概要とアルゴリズム及び実装例について"で述べているモンテカルロ木探...
Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要とアルゴリズム及び実装例について
Information Set Monte Carlo Tree Search (ISMCTS)の概要
Information Set Monte Carlo Tree Search（ISMCTS）は、不完全情報ゲーム（例...
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...