【独自】北朝鮮「福島沖に怪魚出現、奇形児出生デマを流せ」…韓国内のスパイ組織に反日感情刺激を指示
【独自】北朝鮮「福島沖に怪魚出現、奇形児出生デマを流せ」…韓国内のスパイ組織に反日感情刺激を指示 ▲「自主統一民衆前衛」のメンバーら。／写真＝聯合ニュース 北朝鮮工作員とひそかに連絡を取り北朝鮮の指令を受けて活動した、いわゆる「昌原スパイ団」、自主統一民衆前衛（自統）のメンバーが、北朝鮮から「反日感情」をあおって闘争せよという指令を受けていたことが23日に判明した。 【写真】尹美香議員ら、ソウル都心で「福島放射性汚染水放流計画撤回要求」パフォーマンス 特に北朝鮮は、自統に「世論流布チームは福島沖で怪魚出現、奇形児出生といったデマをインターネットで大量にばらまき、社会的反感と不安感を増幅させよ」など、「反日感情」を刺激するよう具体的な指令を下していたことが明らかになった。 本紙の取材を総合すると、自統の総責任者のファン被告は2019年7月、組織員のソン被告と共に北朝鮮の文化交流局が下達した（
Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
Vogoo PHP LIB 日本語情報トップページ - OSDN
Vogoo PHP LIB はウェブ マスターが自分の Web サイトに簡単に高のパーソナライゼーション機能を追加することができます強力な協調フィルタ リングのエンジンです。 ダウンロード 最新ダウンロードファイル vogoo-2.2.zip (日付: 2008-03-30, サイズ: 111.12 KB) vogoo-2.0.1.zip (日付: 2008-02-29, サイズ: 110.87 KB) vogoo-2.0.zip (日付: 2007-09-24, サイズ: 107.06 KB) vogoo-1.8.1.zip (日付: 2007-02-17, サイズ: 102.45 KB) vogoo-1.8.zip (日付: 2006-11-07, サイズ: 103.69 KB)
BUKURO-JIN | リコメンデーション機能を実装する 〜Vogoo! PHP Lib〜
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ウノウラボ Unoh Labs: オススメ機能には Vogoo がオススメ
こんにちは、ジュンヤです。 映画生活では、観た映画に対して満足度と呼ばれる点数をつけていくと、それに応じてあなたの好みであろうという映画を表示してくれる、オススメ機能という機能があります。 あなたの好みの映画を推測するのに、「協調フィルタリング」という方法を使っています。簡単に言えば、あなたが好きな映画を同じく好きだと評価しているほかのユーザーをみつけてきて、その人が好きと判定している別の映画であなたがまだ評価を付けていない映画をあなたにオススメします。人工知能の話題: 協調フィルタリングというページにわかりやすい説明が載っています。 この「協調フィルタリング」を比較的簡単に実装できる Vogoo というPHPのライブラリがあり、映画生活ではこれを一部改造したものを利用しています。（作者に感謝のメールを送ったところ、References の部分に「映画生活」をリストしていただきました） 日
レコメンドサービスを「気持ち悪い」と感じるユーザー心理 KDDI研究所らがはじめて定量的解析に成功
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
人工知能の話題: 協調フィルタリング
レンタルビデオ店には非常にたくさんの映画があります．あまりに多すぎてどれが面白いかよくわかりません．そんなとき，面白そうな映画を選んでくれるシステムを推薦システム（recommender system）といいます． この推薦システムには二種類の主な実現方法があります．一つは，好きな監督・俳優・ジャンルなどを決めると，それにあった映画を見つけるという内容に基づくフィルタリング（content-based filtering）という方法です．そして，もう一つがここで紹介する協調フィルタリング（collaborative filtering）です．この映画は面白かったとか，この映画はつまらなかったとかの批評のデータをいろいろな人から集めておき，そのデータを参考にして，面白そうな映画を推薦する方法です． ここでは，協調フィルタリングの一つであるJ.RiedlらのGroupLensの方法(注1)を紹
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レコメンドアルゴリズムの基本と周辺知識と実装方法
最近の10～20代は欲しい情報を都度、検索しない。若年層の中で流行っている情報収集術とは？｜モバイルマーケティング研究所｜ModuleApps 2.0