気に入った記事をブックマーク
- 気に入った記事を保存できます
保存した記事の一覧は、はてなブックマークで確認・編集ができます
- 記事を読んだ感想やメモを書き残せます
- 非公開でブックマークすることもできます
エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
14 usersがブックマーク
4
4
BPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)によるレコメンド - LIVESENSE Data Analytics Blog
14 users
analytics.livesense.co.jp
analytics.livesense.co.jp
記事へのコメント4件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
いまの話題をアプリでチェック！
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
BPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)によるレコメンド - LIVESENSE Data Analytics Blog
こんにちは、リブセンスで機械学習関係の仕事をしている北原です。 弊社の転職ナビアプリには求人をレコ... こんにちは、リブセンスで機械学習関係の仕事をしている北原です。 弊社の転職ナビアプリには求人をレコメンドする機能が実装されていて、求人の好みを回答すると各ユーザーに合った求人がレコメンドされるようになっています。このサービスではいくつかのレコメンドアルゴリズムが使われているのですが、その中にBPMF(Bayesian Probabilistic Matrix Factorization)というアルゴリズムがあります。基本的な問題をフルベイズで扱っている典型的なベイズ手法なのですが、使いどころが難しいのか、使われているのをあまり見たことがありません。そこで、今回はこのBPMFを紹介しようと思います。 アプリの求人レコメンド レコメンドに限らず機械学習では、やりたいことや使えるデータの種類、特徴に応じて適切なアルゴリズムを使うことが大事です。BPMFを使った背景として、まず簡単に求人レコメンド
ブックマークしたユーザー
すべてのユーザーの
詳細を表示します
詳細を表示します
analytics.livesense.co.jp
analytics.livesense.co.jp
analytics.livesense.co.jp
analytics.livesense.co.jp
www.shogakukan.co.jp
kurodoraneko15.theletter.jp
www.oricon.co.jp
note.com/blindwriters
forest.watch.impress.co.jp
xtech.nikkei.com
www.publickey1.jp
nmi.jp
note.com/jayes
cssauthor.com
www.itmedia.co.jp
gigazine.net
analytics.livesense.co.jp
analytics.livesense.co.jp
analytics.livesense.co.jp
analytics.livesense.co.jp
analytics.livesense.co.jp
2020/10/05 リンク