推薦システム : 統計的機械学習の理論と実践
著者
書誌事項
推薦システム : 統計的機械学習の理論と実践
共立出版, 2018.4
- タイトル別名
-
Statistical methods for recommender systems
- タイトル読み
-
スイセン システム : トウケイテキ キカイ ガクシュウ ノ リロン ト ジッセン
大学図書館所蔵 件 / 全132件
-
該当する所蔵館はありません
- すべての絞り込み条件を解除する
この図書・雑誌をさがす
注記
原著 (Cambridge University Press, 2016) の翻訳
参考文献: p[317]-324
内容説明・目次
内容説明
推薦システムで生ずる統計的課題を包括的に扱うためには、適応的逐次計画（多腕バンディット手法）、双線形ランダム効果モデル（行列分解）、ＭａｐＲｅｄｕｃｅを用いた拡張性の高いモデルの当てはめ、などの最先端の技術の詳細な議論が必要である。推薦システムで用いられる複雑な概念を、Ｙａｈｏｏ！およびＬｉｎｋｅｄＩｎにおける大規模システムでの開発／運用経験をもとに具体性のある説明を行い、理論と実践のギャップを埋めている。
目次
- 第１部 導入（古典的手法；推薦問題における探索と活用；推薦システムの評価）
- 第２部 一般的な問題設定（問題設定とシステム構成；Ｍｏｓｔ‐Ｐｏｐｕｌａｒ推薦；素性ベクトルベースの回帰による個別化；因子モデルによる個別化）
- 第３部 高度な話題（潜在ディリクレ分配による因子分解；コンテキスト依存推薦；多目的最適化）
「BOOKデータベース」 より
