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shima__shima
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しましま
@shima__shima
Understanding and Improving Relational Matrix Factorization in Recommender Systems
2013-10-14 16:48:11
しましま
@shima__shima
行列分解で，利用者側のベクトルをアイテムベクトルの線形和で表す非対称SVDというのがある．新規利用者の扱いとかはエレガントになるが，精度はちょっと悪いモデルだった．
2013-10-14 16:48:19
しましま
@shima__shima
これに正規化を入れると人気バイアスに対する補正ができるということを，スペクトルグラフ理論とからめて示した．行列分解もまだまだあるものだ．
2013-10-14 16:48:27
しましま
@shima__shima
ポスターレセプションの会場．大学の施設 Run Run Shaw Creative Media Centre だいぶ変わった形状の建物 http://t.co/zMscW3xjJc
2013-10-14 19:14:46
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D Parra ~ GPH: generative pre-trained human
@denisparra
Twitter activity summary of #recsys2013 up to day 1 (main conf.) with #nodexl URLs, hashtags, groups, top accounts https://t.co/TycQy4CGZg
2013-10-14 22:28:22
しましま
@shima__shima
基調講演2：Recommendation in Online Advertising CTRとかアドネットの基本についての話だった
2013-10-15 12:37:19
しましま
@shima__shima
その人のシステムだが音声ベースで操作する変わったシステム．アイテムの特徴を指定して目的のものを探すcritiqueベース推薦というやつで，もっと軽いのとか言うとそういった商品がポーンと提示される．モバイル向けにはよいインタフェースな気もする．
2013-10-15 16:15:50
しましま
@shima__shima
左端に写ってしまった RT ACMRecSys: Here's the photo Peter Grasch so boldly took of you guys during his presentation recsys2013 http://t.co/SRCsO8jwGr
2013-10-15 18:31:37
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しましま
@shima__shima
A Food Recommender for Patients in a Care Facility 患者が献立を決められないとき，看護する人が決めるが準最適なので，推薦で最適化しようというもの．だけど，献立とか，ダイエットとか，何かアレルギーとかがあるとかでもいい気がする．
2013-10-15 19:07:16
しましま
@shima__shima
実際出した食事と食べた量の暗黙フィードバックと，あれば明示的フィードバックを利用する．同じ献立が続かないようにとう制約が加わる．
2013-10-15 19:13:59
しましま
@shima__shima
RecSys2014 は シリコンバレーの Foster City の Crowne Plaza Hotel で，2014.10.6-10 に開催． @myamada0 さんは近いのかな？
2013-10-15 23:33:46
Konstantin Savenkov
@ksavenkov
#recsys2014 announced at #recsys2013 yeah, standboarding is already in the program! http://t.co/eM2DGYG7gD
2013-10-15 23:46:00
Konstantin Savenkov
@ksavenkov
Context-aware non-personalized content-based music recommendation at #recsys2013. http://t.co/xq7inNwy66
2013-10-15 23:46:30
しましま
@shima__shima
Golge の Andrei Broder．動的ターゲティングについて．業界団体の広告クッキーの情報サイト http://t.co/8DvzSk6FqW とか．広告についての情報はスタンフォードの講義を http://t.co/eyv4rgu1aq
2013-10-16 10:01:28