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
読了時間10分
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， […]