来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
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来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
情報推薦アルゴリズムの効果をどう評価するのか - 図書館情報学を学ぶ
以前このブログでも紹介した『集合知プログラミング』を読みつつ、細々とデータマイニングの勉強を続けているこの頃です。それに関連して情報推薦についての研究動向についても調べていたりしているのですが、そうしていくうちに疑問に感じることがありました。 それは、情報推薦アルゴリズムの有効性を正しく評価できるのか？ということです。アルゴリズムというと、素数の判定やソートなどが思い浮かびますが、その場合の有効性はいかに少ない時間で計算結果を出せるかという、定量的な尺度で評価することが可能です。しかし情報推薦の場合は効率性ではなくユーザーの明示化できない欲求に応えることという数値化しにくい目的であるので、果たしてそこで導入されるアルゴリズムの有効性はそもそも評価できるのだろうか？と思うのです。 情報検索のアルゴリズムの場合は、適合率と再現率の2つの尺度によって評価することができます。適合率とは「検索結果中
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