最大内積探索(MIPS)のライブラリを公開しました
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エンジニアの谷田です。 最大内積探索問題(Maximum Inner Product Search, 以下MIPS)ってご存知でしょうか？データベースに登録された多くのアイテムのベクトルのうち、クエリのベクトルとの内積を最大化するアイテムを探す問題です。行列分解を用いてユーザにアイテムをレコメンドするときなど、この探索が問題になってくることがあります。 MI […]
研究
「推薦」の定式化から推薦システムを理解する
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こんにちは．エンジニアをしている田中です． 近年の多くの推薦システムでは，機械学習手法を用いて，ユーザの行動履歴から推薦モデルを構築するようになってきています．これにより，単にデータを集計して人気のアイテムを出すようなアプローチと比べて，よりユーザの趣向に合ったアイテムを推薦することが可能になります．ここでは，そのような推薦モデルの構築（学習）方法について， […]
word2vecの学習済み日本語モデルを公開します
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こんにちわ。白ヤギコーポレーションでエンジニアをしている谷田です。 自然言語処理では、テキストに含まれる単語をベクトルとして表現するというタスクが頻繁に発生します。最近ではそのために、日本語テキストが来たらMeCabに渡してword2vecに投入する、というのが定番パターンのひとつかと思います。word2vecは単語を分散表現と呼ばれる低次のベクトルに変換す […]