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書誌情報サマリ

書名

推薦システム　統計的機械学習の理論と実践

著者名 Deepak K.Agarwal／著 Bee‐Chung Chen／著 島田直希／訳
出版者 共立出版
出版年月 2018.4
請求記号 0071/00390/

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1 鶴舞0237793013一般和書２階開架パソコン在庫 
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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

請求記号 0071/00390/
書名 推薦システム　統計的機械学習の理論と実践
著者名 Deepak K.Agarwal／著 　 Bee‐Chung Chen／著 　 島田直希／訳
出版者 共立出版
出版年月 2018.4
ページ数 17,332p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-320-12430-1
原書名 原タイトル:Statistical methods for recommender systems
分類 00713
一般件名 機械学習 　 データマイニング
書誌種別 一般和書
内容紹介 様々な文脈において自動でユーザに適したアイテムを選択するコンピュータプログラム「推薦システム」の複雑な概念、実アプリケーションに適用するためのノウハウを具体的に解説する。演習問題も収録。
書誌・年譜・年表 文献:p317〜324
タイトルコード 1001810008725

要旨 推薦システムで生ずる統計的課題を包括的に扱うためには、適応的逐次計画（多腕バンディット手法）、双線形ランダム効果モデル（行列分解）、ＭａｐＲｅｄｕｃｅを用いた拡張性の高いモデルの当てはめ、などの最先端の技術の詳細な議論が必要である。推薦システムで用いられる複雑な概念を、Ｙａｈｏｏ！およびＬｉｎｋｅｄＩｎにおける大規模システムでの開発／運用経験をもとに具体性のある説明を行い、理論と実践のギャップを埋めている。
目次 第１部　導入（古典的手法
推薦問題における探索と活用
推薦システムの評価）
第２部　一般的な問題設定（問題設定とシステム構成
Ｍｏｓｔ‐Ｐｏｐｕｌａｒ推薦
素性ベクトルベースの回帰による個別化
因子モデルによる個別化）
第３部　高度な話題（潜在ディリクレ分配による因子分解
コンテキスト依存推薦
多目的最適化）


内容細目表：

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