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書誌情報サマリ

書名

基礎から学ぶ推薦システム 

著者名 奥 健太/著
著者名ヨミ オク ケンタ
出版者 コロナ社
出版年月 2022.7


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1 中央図書館一般開架00760/86/0106802582一般貸出中  ×

書誌詳細

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タイトルコード 1000100995344
書誌種別 図書
書名 基礎から学ぶ推薦システム 
書名ヨミ キソ カラ マナブ スイセン システム
情報技術で嗜好を予測する
言語区分 日本語
著者名 奥 健太/著
著者名ヨミ オク ケンタ
出版地 東京
出版者 コロナ社
出版年月 2022.7
本体価格 ¥4500
ISBN 978-4-339-02928-4
ISBN 4-339-02928-4
数量 10,311p
大きさ 21cm
分類記号 007.609
件名 データマイニング
注記 文献:p289〜304
内容紹介 利用コンテンツに対する評価履歴からの嗜好予測には、機械学習をはじめとしたさまざまな情報技術を駆使する。人の嗜好を予測する「推薦システム」技術について、わかりやすく丁寧に解説。
著者紹介 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了(情報生命科学専攻)。博士(工学)。龍谷大学講師。
目次タイトル 1.推薦システム
1.1 推薦システムとは 1.2 なぜ推薦システムが必要か 1.3 ユーザ,アイテム,評価値 1.4 推薦問題の定義 1.5 推薦サイクル
2.内容ベース推薦システム〜近傍ベース方式〜
2.1 内容ベース推薦システム(近傍ベース方式)の基本 2.2 類似度に基づく推薦 2.3 適合性フィードバック 2.4 k近傍法 2.5 次元削減
3.内容ベース推薦システム〜モデルベース方式〜
3.1 内容ベース推薦システム(モデルベース方式)の基本 3.2 ルールベース分類器 3.3 単純ベイズ分類器 3.4 決定木
4.協調ベース推薦システム〜近傍ベース協調フィルタリング〜
4.1 協調フィルタリングの基本 4.2 ユーザベース協調フィルタリング 4.3 アイテムベース協調フィルタリング 4.4 評価値行列の次元削減 4.5 ユーザベース協調フィルタリングvs.アイテムベース協調フィルタリング
5.協調ベース推薦システム〜モデルベース協調フィルタリング〜
5.1 モデルベース協調フィルタリングの基本 5.2 ルールベース協調フィルタリング 5.3 単純ベイズ協調フィルタリング 5.4 決定木に基づく協調フィルタリング
6.協調ベース推薦システム〜潜在因子モデル〜
6.1 潜在因子モデルの基本 6.2 勾配降下法 6.3 確率的勾配降下法 6.4 近傍ベース協調フィルタリングvs.モデルベース協調フィルタリング 6.5 内容ベース推薦システムvs.協調ベース推薦システム
7.知識ベース推薦システム
7.1 知識ベース推薦システムの基本 7.2 制約ベース推薦システム 7.3 事例ベース推薦システム 7.4 知識ベース推薦システムvs.内容・協調ベース推薦システム
8.ハイブリッド型推薦システム
8.1 ハイブリッド型推薦システムの基本 8.2 アンサンブル型ハイブリッド 8.3 モノリシック型ハイブリッド 8.4 混合型ハイブリッド
9.推薦システムの評価
9.1 推薦システムの評価の基本 9.2 評価方法 9.3 正確性に関する評価指標 9.4 発見性に関する評価指標



内容細目

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2022
007.609 007.609
データマイニング
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