推薦システム : 統計的機械学習の理論と実践

Author(s)

• Agarwal, Deepak K.
• Chen, Bee-Chung
• 島田, 直希 シマダ, ナオキ
• 大浦, 健志 オオウラ, タケシ

Bibliographic Information

推薦システム : 統計的機械学習の理論と実践

Deepak K. Agarwal, Bee‐Chung Chen著 ; 島田直希, 大浦健志訳

共立出版, 2018.4

Other Title

Statistical methods for recommender systems

Title Transcription

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

Note

原著 (Cambridge University Press, 2016) の翻訳

参考文献: p[317]-324

Description and Table of Contents

Description

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。

Table of Contents

• 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）

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Details

• NCID: BB25958068
• ISBN:
  • 9784320124301
• Country Code: ja
• Title Language Code: jpn
• Text Language Code: jpn
• Original Language Code: eng
• Place of Publication: 東京
• Pages/Volumes: xvii, 332p
• Size: 21cm
• Classification:
  • NDC8 : 007.1
  • NDC9 : 007.13
  • NDC10 : 007.13
  • NDC10 : 007.632
  • NDLC : M154
• Subject Headings:
  • BSH : 機械学習
  • BSH : データマイニング
  • NDLSH : エキスパートシステム