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｢Netflix｣の“待ち時間を実質的に0にする”ストリーミングの秘密とは？ #ネトフリ
｢Netflix｣の“待ち時間を実質的に0にする”ストリーミングの秘密とは？ #ネトフリ2015.06.08 11:00Sponsored ギズモードがNeflixのカリフォルニア本社に潜入！ CEOインタビューに続く、第2回では、ネトフリのマネージメントチームの3名にインタビュー。ユーザーインターフェイスやレコメンドのアルゴリズム、ストリーミング技術など、ユーザーの｢ネトフリ体験｣をつくり出す、テックサイドの秘密を聞くことができましたよ。 トッド・イェリン（Todd Yellin）さん Todd Yellinさんは、プロダクト・イノベーションを担当。Netflixでのユーザーの体験のすべてに取り組んでいます。スクリーンの大きさや操作方法が違うさまざまなデバイスや、また小さな子どもであっても快適にNetflixを楽しめるユーザーインターフェイスの開発、それぞれのユーザーが今見たい作品に簡単
推薦システムのアルゴリズム
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii 𝑥 𝑋 𝐱 𝐗 𝑥 𝑦 𝑋 𝑌 𝐱 𝐲 𝑛 𝑚 {1, … , 𝑛} {1, … , 𝑚} 𝑦 𝑦 𝑥 x 𝑎 𝑟𝑥𝑦 𝑥 𝑦 ̄ 𝑟𝑥
HivemallでMatrix Factorization - Qiita
本記事は、Spark, SQL on Hadoop etc. Advent Calendar 2014の8日目の記事だったはずの原稿です。 Movielensデータセットを使って、HivemallにおけるMatrix Factorizationの実行方法を解説します。 はじめに 以前、Hadoop Conference 2014で発表させて頂いたときに聴衆の方にアンケートをとったところレコメンデーションの需要が（クラス分類か回帰分析と比べて）非常に高いという傾向がありました。Hivemallのv0.3以前もminhashやk近傍法を用いたレコメンデーション機能をサポートしておりましたが、v0.3からはMatrix Factorizationもサポート致しました。 本記事では、HivemallにおけるMatrix Factorizationを用いた評価値の予測方法を紹介します。 Matrix
Conditional Restricted Boltzmann Machines for Cold Start Recommendations
Restricted Boltzman Machines (RBMs) have been successfully used in recommender systems. However, as with most of other collaborative filtering techniques, it cannot solve cold start problems for there is no rating for a new item. In this paper, we first apply conditional RBM (CRBM) which could take extra information into account and show that CRBM could solve cold start problem very well, especial
Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
Collaborative filtering (CF) is a successful approach commonly used by many recommender systems. Conventional CF-based methods use the ratings given to items by users as the sole source of information for learning to make recommendation. However, the ratings are often very sparse in many applications, causing CF-based methods to degrade significantly in their recommendation performance. To address
Recommending music on Spotify with deep learning
This summer, I’m interning at Spotify in New York City, where I’m working on content-based music recommendation using convolutional neural networks. In this post, I’ll explain my approach and show some preliminary results. Overview This is going to be a long post, so here’s an overview of the different sections. If you want to skip ahead, just click the section title to go there. Collaborative fil
Tech Venture 2009：TechVenture受賞企業インタビュー：サイジニア株式会社 - CNET Japan
行動履歴や属性情報をもとに、そのユーザーにとって最適な情報を提案する「レコメンデーションエンジン」。この分野に複雑系工学理論でアプローチするのがサイジニアだ。 すでに海外でも評価され導入実績を持つ同社のレコメンデーションエンジン「デクワス」は、ウェブビジネスをどのように変えていくのか？ そしてまた、同社は今後、どういった事業を展開していくのか。代表取締役CEOの吉井伸一郎氏に聞いた。 --サイジニアはどういったサービスを提供しているのでしょうか。 我々は、「行動履歴をアーカイブして、ビヘイビア・ウェアハウスを作っていく」ということをミッションと考えており、その実現に向けてさまざまなサービスを作っていく予定です。 その1つがレコメンデーションエンジン「デクワス」です。よく“レコメンデーションエンジンの会社”と思われがちですが、それがサイジニアのゴールではありません。 社名のサイジニアとは、サ
ちゃんと分類すれば推薦は不要：ナレッジ！？情報共有・・・永遠の課題への挑戦：オルタナティブ・ブログ
今朝の日経新聞に推薦エンジンの記事が載っていた。記事によると推薦エンジンの分野では、日本のベンチャーが米国の大手に互して競っているそうだ。推薦エンジン（レコメンデーションエンジン）市場は、数年前に立ち上がってからなかなか拡大していなかったが、いよいよ盛り上がるのかもしれない。 で、ふとひとつきほど前にTwitterで情報推薦を研究している方と議論したときに聞いた話を思い出した。 情報推薦のニーズの一つである「予想していないものに出会いたい」というニーズは、実はランダムに出すだけでもある程度実現できる このときは議論の前段階で、「検索するとき」「RSSリーダーを読むとき」「推薦されたものを見に行くとき」「参考資料を見るとき」でニーズが違うのではないかという意見がだされた。そして「推薦されたものを見に行くとき」には「予想していないものに出会いたい」というニーズがあるのではないかという話になって
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Preference Networks: Probabilistic Models for Recommendation Systems
テクノロジー : 日経電子版
So-netと「(社)情報処理学会 数理モデル化と問題解決研究会」が共同で主催 学生対象『リコ - CNET Japan