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searchとSBMに関するf99aqのブックマーク (1)

  • Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー

    先日のソーシャルブックマーク研究会では id:kanbayashi さんによる発表がありました。id:kanbayashi さんは Kikker や はてブまわりのひと などの開発をされている方です。最近情報検索理論に入門した自分にとっては、非常に面白い発表でした。 発表の中で Kikker の学習の仕組みについての解説もありました。Kikker は Cosine similarity で推薦するドキュメントを検索しているそうですが、ユーザーのクリックデータを使って、ユーザーごとに推薦対象を最適化するようにしているそうです。この学習は、ユーザーが見たページのベクトルを、そのユーザーの趣向ベクトルに足し込むことで実現している、とのことでした。 SBM研究会で発表した"私がチャレンジしたSBMデータマイニング"のスライド - Ryoの開発日記 Neo! 発表ではベクトルを加算することについて「

    Kikker の学習の仕組みと Rocchio アルゴリズム - naoyaのはてなダイアリー
    f99aq
    f99aq 2008/07/29
    "IIR#9 ではポジティブフィードバックはネガティブフィードバックより役に立つので重みを強く付けるよう推薦されていますし、ネガティブフィードバックを必要としないシステムは γ = 0 であると解説があります。"
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