1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 「あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています」 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける（上位N人） 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する（N人の平均値などで購入しそうな順に提示） アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます」 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する（上位M件） 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測「-」は適当な値（0, 0.5など）で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
スパム防止などのためのレート制限を行うアルゴリズムは多数存在しています。さまざまなアルゴリズムの特徴をアニメーションでわかりやすくまとめたブログ記事をChatGPT関連のサービスsmudge.aiが開発ブログにて公開しました。 rate limiter – smudge.ai blog https://smudge.ai/blog/ratelimit-algorithms 配信のチャット欄にスパムが出現するという状況において、レート制限がない場合にはスパマーは短時間のうちに多数の投稿を行ってチャット欄を一人で埋め尽くしてしまいます。 左上の「Enable rate limiting」にチェックを入れるとレート制限を加えた場合の挙動が確認できます。レート制限が加わったことで、スパマーの投稿のほとんどをブロックしてチャット欄に与える影響を下げることができました。このとき、状況に応じて適切なアル
現地時間の2024年6月7日(金)、ニューヨーク州議会が「ソーシャルメディアプラットフォームが子どもに対して中毒性のある推奨アルゴリズムを使用すること」を禁止する法案を可決しました。 New York passes legislation that would ban 'addictive' social media algorithms for kids https://www.nbcnews.com/tech/social-media/new-york-passes-legislation-ban-addictive-social-media-algorithms-kids-rcna155470 Prodded by fed up parents, some in Congress try to curb kids’ use of social media - Nextgov/FCW
試してわかるGo ModulesとMinimal Version Selection @shino_nobishii(のびしー） for Go Conference 2024 (↓スライドURL)
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レコメンドアルゴリズム入門：基礎から応用まで実装に必要な知識を解説 - Qiita
さまざまなレート制限アルゴリズムをアニメーションでわかりやすく視覚化するとこんな感じ
18歳未満に対して「中毒性」のある推奨アルゴリズムをソーシャルメディアが使用することを禁止する法案をニューヨーク州が可決
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