Netflixはなぜ好みの映画がわかる？→武田朗子｜素朴な疑問vs東大 | 東京大学

私は数理最適化に関する汎用的なアルゴリズム（計算手順）を研究しています。簡単にいえば、目的を達成するための最善の手を見つけるのが最適化。もともとは戦争の際に限られた兵器や兵士を使って敵に最大のダメージを与える方法を考えることから出てきた分野です。建築構造、コンピュータ将棋、避難場所の設定、在庫管理、クレーン制御、学生の研究室配属などなど、世の中で解決したい問題を捨象し、線形関数や二次関数などのふさわしい関数を用意して数理モデルとして記述します。それをいかに速く解くかを考えるのが私の研究。速く解くにはなるべく計算量の少ないアルゴリズムを作る必要があります。 最適化問題は離散最適化と連続最適化に大別されます。たとえば、本郷三丁目駅から駒場東大前駅に最短時間で行く経路を答えよという問題は離散最適化の対象。一方、手書き文字をコンピュータに機械学習させて自動認識できるかという問題は連続最適化です。両

[chiezo1234]

>似たレイティングをする人は好みが似ていると考え、まだ観ていない映画Aがある場合に、好みが近い人がAにつけた評価をあてはめて推薦する。これがリコメンドの仕組みです。

[facebooook]

“数理最適化問題を解いているから”