推薦技術

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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...
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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...
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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...
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ストリーミングデータのための推薦システム

ストリーミングデータのための推薦システム "Netflixにおける推薦システム"で述べたMatrix Factorizationは、ストリーミングデータを扱う場合にも有用な手法となる。通常、Matrix Factor...
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知識グラフを用いた推薦システム

知識グラフを用いた推薦システム 知識グラフは、エンティティ(人、物、概念など)間の関係を表現するグラフであり、複数の関連性を持つエンティティを表すことが可能なデータ形式であり、知識グラフを使った推薦は、ユーザーの好み...
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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...
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GNNを用いた推薦技術の概要と関連アルゴリズムおよび実装例

GNNを用いた推薦技術の概要 グラフは、グラフ構造データのモデリングと表現における柔軟性と有効性により、広く適用できる表現力豊かで強力なデータ構造であり、生物学、金融、交通、ソーシャル ネットワークなど、さまざ...
アルゴリズム:Algorithms

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)...
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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-Promoting Ranking)は、情報検索や推薦システムなどで重要な役割を果たす手法の一つであり、この手法は、ユーザーが情報検索結果や推薦されるア...
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Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Variational Graph Auto-Encoders(VGAE)の概要 "オートエンコーダー"で述べているようなオートエンコーダは、 入力されたデータを潜在空間における低次元ベクトルとして表現するものだ...
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