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1.

図書
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1. エキスパートシステム
石塚満, 小林重信編 ; 石塚満 [ほか] 共著
出版情報: 東京 : 丸善, 1991.9  xi, 237p ; 22cm
シリーズ名: Maruzen advanced technology / 菅野卓雄 [ほか] 編集 ; 電子・情報・通信編 ; I07
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2. 推薦システム : マトリクス分解の多彩なすがた
廣瀬英雄著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2022.12  xii, 211p ; 21cm
シリーズ名: 統計学one point / 鎌倉稔成 [ほか] 編 ; 22
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第1章 : 推薦システムとは何か
第2章 : マトリクス分解法の多彩な機能
第3章 : 最近傍ベース協調フィルタリング
第4章 : モデルベース協調フィルタリング
第5章 : コンテンツベースと知識ベース
第6章 : ハイブリッドとアンサンブル
第7章 : その他の方法
第8章 : 推薦システムの応用例
付録A:推薦システムの数理的基礎
付録B:項目反応理論
第1章 : 推薦システムとは何か
第2章 : マトリクス分解法の多彩な機能
第3章 : 最近傍ベース協調フィルタリング
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3. 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
出版情報: 東京 : 共立出版, 2018.4  xvii, 332p ; 21cm
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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
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
概要: 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。 続きを見る
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