2013年10月12日

しましまのRecSys2013まとめ

しましまのRecSys2013の参加・聴講記録 http://recsys.acm.org/recsys13/
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しましま @shima__shima

RecSysの会議セットのおまけに,マルチ電源変換アタプタ,USB充電器付きが付いていた http://t.co/S30DGvUEVV

2013-10-12 20:08:08
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しましま @shima__shima

休み時間に発表内容について声を掛けてくれた人がいた.推薦の多様性と中立性はどう違うのかということについて聞かれた.情報を含まない,独立であるという状態では推薦がどう変わるのかというのをうまく説明する方法を考えないといけないっぽいなぁ〜

2013-10-12 20:09:55
しましま @shima__shima

そうか,地下鉄の混雑とかはすし詰めとかにならないのは土日だからかな?平日のラッシュ時は日本みたいになるのかなぁ…

2013-10-13 09:22:27
しましま @shima__shima

RecSys2013 第2日:ワークショップ・チュートリアル 第2日

2013-10-13 11:13:11
しましま @shima__shima

チュートリアル:Beyond Friendship: The Art, Science and Applications of Recommending People to People in Social Networks デートサイトや求職サイトでの推薦

2013-10-13 11:13:28
しましま @shima__shima

RecSys2010でデートサイトの発表 http://t.co/zVl8F4hRJt があったシドニー大の先生と,LinkedIn の中の人の講演

2013-10-13 11:13:56
しましま @shima__shima

相互 (reciprocal) 推薦と呼ばれる種類のもので,関心のありそうな相手を推薦するのだが,その相手も推薦した人に関心がなければならないことが,商品を利用者に推薦する場合とは問題として大きく異なる.

2013-10-13 11:14:03
しましま @shima__shima

推薦されるときは相手がいることを意識していたり,相手があるのでリジェクトの可能性があったり,詐欺対策が必要になったりとか

2013-10-13 11:14:10
しましま @shima__shima

求職での推薦は推薦時から,転職を決定するまでに時間的なギャップがある → 生存分析での死亡イベントを転職イベントに変えて使うが,年度末に確率が上がるなどの特殊要因も

2013-10-13 11:14:27
中川裕志 @hiroshnakagawa3

@shima__shima これは今まで推薦では考えてこなかった問題ですよね。典型的には就職活動支援企業が、就活学生に、エントリー先の企業が興味を持ってくれるということまで勘案して、企業を推薦するみたいな曲面。社会的に重要なテーマですよね。

2013-10-13 11:17:52
イルカ人間 @niam

求職推薦、RecSysでチュートリアルができるぐらいには分野が成長しているのか。

2013-10-13 11:21:31
中川裕志 @hiroshnakagawa3

@shima__shima 詐欺ではないですが、内定辞退率を以下に低く抑えるかが、企業にとっては死活問題。だって、採用内定もらう人って1人で何社ももらってしまい、もらえない人は1社からももらえないんだもの。なんかカレシ/カノジョ探しや、婚活と構造がそっくり

2013-10-13 11:22:14
しましま @shima__shima

.@hiroshnakagawa3 相互に思惑があり,多目的の最適化として考えたり.LinkedInが去年のRecSysで話していたものとして,パラメータをいれた関数を最適化し,さらにそのパラメータを動かしてパレート境界・スカイラインを求めたりとか

2013-10-13 11:23:37
中川裕志 @hiroshnakagawa3

@shima__shima この論文著者のグループ、例のオンラインデーティングの論文のグループですね。使っている推薦の強さ?を求める式も似ているみたい。

2013-10-13 11:32:30
中川裕志 @hiroshnakagawa3

@shima__shima じつは、ゲーム論的なアプローチもありそう。だが、ゲーム論的な均衡点を就活活動全体に適用できるんだろうかというのが私、まだ分ってない。で、局所解を求めるならコンテキスト付Banditとかかもしれない。あげく、個人情報まで絡んだりしてるので、良いテーマかも

2013-10-13 11:35:30
中川裕志 @hiroshnakagawa3

@shima__shima 間違えてました。shima_shimaさんreferしていたのは、まさにその元論文だったのですね。チュートリアルの話はそのうち聞かせてください。

2013-10-13 11:45:56
しましま @shima__shima

.@niam LinkedIn はよく学会でチュートリアルとかしてくれます.Mendley,Netflix,eBay,Last.fm あたりもRecSysでは見かけます.Facebook や Amazon は逆にあまりないです.

2013-10-13 14:50:09
しましま @shima__shima

.@hiroshnakagawa3 はい.LinkedIn の職業マッチングも去年のRecSys2012 http://t.co/4P0RBBbdWi で発表されていたようです.

2013-10-13 14:56:29
しましま @shima__shima

Tsoukiàs先生のチュートリアル Preference Handling で algorithmic decision理論 http://t.co/d0GAhfi15F とか社会選択とかの周辺

2013-10-13 16:38:59
しましま @shima__shima

順位の和をもって全体の順序を決めるBordaの方法や,他のチームに対する勝率の順に並べるCondorcetの方法とかみたいな数理論理学(?)っぽい話

2013-10-13 16:39:10
しましま @shima__shima

統計系の順位の話は本を読んだりしたが,論理・公理に基づく順序の入門は聞いたことがなかった.

2013-10-13 16:39:18
しましま @shima__shima

Kyrola先生の大規模推薦システムワークショップの基調講演 Large-scale recommender systems on just a PC.GraphLabプロジェクトの中の人.

2013-10-13 17:38:09
しましま @shima__shima

クラスタ上で動くGraphLabから単一PCで動くGraphLabであるGraphChi (チワワという意味らしい) http://t.co/TojCT2HXrq

2013-10-13 17:38:16
しましま @shima__shima

疎行列を,値があるところだけ辺があるグラフとみなして線形代数演算をしたり,三角形の計数といったグラフの基本演算を行う.

2013-10-13 17:40:07
しましま @shima__shima

グラフ中の三角形の計数とかでHadoop実装より数倍速いとか.疎行列計算をグラフにして推薦するツールキット http://t.co/F05p1ofrbH とかもある

2013-10-13 17:40:09
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