recommendations概要ユーザーとアイテムとタグのデータが与えられた時に、ユーザーとアイテムに対するタグの推薦を行う方法としてFolkRankというアルゴリズムがよく使われている(らしい)。このアルゴリズムを近似的に計算して、計算量を削減して高速に処理できるようにしている。PageRankアルゴリズムを元にしている。いうどのノードが重要かという事前知識を与えるベクトルを変えることによって、アルゴリズムを変更しているFolkRankユーザーとタグ、アイテムの三部グラフについてPageRankアルゴリズムを適用する。vectorでは推薦対象のユーザーとアイテムのみ大きな重みを与える。vectorを用いて計算したPageRankから、均等な重みを与えたときのPageRankを引き算したものがFolkRankとなる。vectorとしたときのPageRankの式と同じになることがわかる。このことから、別々に計算した後に引かなくても一回の計算で済むようになる。vectorでFolkRankを計算しておけば、それらの結果の線形結合としてユーザーとアイテムの組み合わせに対するFolkRankが得られる。Graphユーザーを除いたタグとアイテムの二部グラフから計算することで高速化を行う。三部グラフを使っていたのを二部グラフにしたりとか、こんなざっくりとした近似でうまくいくんですね論文紹介で聞いて面白そうだなと思ったので記事にしました。読み込んではいないので、間違いなどがあったらすいません。Adsenseを使っています。(1)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!sucroseさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。