Amazonが「よく一緒に購入されている商品」機能を通して、爆弾の製造に必要な原材料を購入しやすくしていた可能性があると英国のテレビ局が報じた。これを受けて、Amazonは米国時間9月20日、自社のウェブサイトを見直すと述べた。 Channel 4 Newsの報道によると、Amazonのサイトは、原始的な爆弾の製造に必要な原材料の組み合わせを一緒に購入するようユーザーに勧めるという。例えば、Amazonは爆弾製造に使われる可能性のある原材料のページで、ボールベアリングの購入を勧めたという。 大手テクノロジ企業はよりパーソナライズされた、またはより有用な情報を提供するため、自動化された（しかし、時に欠陥のある）アルゴリズムを利用して、サイトの一部を運用している。今回の一件は、それが原因で生じる問題を浮き彫りにするものだ。Amazonは世界最大のオンラインストアで、メインの米国サイトの製品ペー
ときどき、たまたま自分がそのとき考えていたことについてそれを補強するような材料が偶然たくさん集まってくる、なんてことがあります。そんな出来事があったので、ちょっとブログを書いてみようかなと。 以前に HBFav を作ったときこんなことを書きました。 Mark Zuckerberg は、いずれみんな、ニュースは友人知人経由で知ることになるだろうと言っていました。自分もそうなるだろうと思います。 4年ぐらいが経ちましたが、その思いは以前よりも増して確信めいたものになってきています。 ところで先日、Twitter の iOS アプリに「ニュース」という機能が追加されました。人によっては出てないそうなのでまだテスト中か、もしくは既に削除されているのかもしれないですが。 この機能についての自分の感想は以下のようなものでした。 もうすこし補足します*1。 Facebook や Twitter のような
Amazon.co.jp: ササキ(SASAKI) ポリエステルロープ ホワイト W M23: スポーツ用品
素材:ポリエステル サイズ:長さ3m
ホットリサーチ調査結果(http://www.hottolink.co.jp/entry160.html)に掲載されていたデータから、以下のような結果が。。。オススメされたと感じた商品ジャンル：・「書籍を販売しているサイト」（３４．５％）・「家電製品を販売しているサイト」（３１．０％）・「CD・DVDを販売しているサイト」（２５．３％）・「ソフトウェアを販売しているサイト」（２３．０％）・「音楽ダウンロードサイト」（６．９％） 実際にオススメされた商品について購入したジャンル：・「書籍を販売しているサイト」（２０．４％）・「ソフトウェアを販売しているサイト」（１４．８％）・「家電製品を販売しているサイト」（１３．０％）・「CD・DVDを販売しているサイト」（９．３％）調査を実施したホットリンク社は、レコメンドエンジンの提供も行っているベンダなので、調査自体に中立性があるかどうか、やや迷うと
昨日は第３回のソーシャルブックマーク研究会に参加するために東工大まで行ってきた。おめあては岡野原 大輔さんによる「SBMの推薦アルゴリズム」という講演。 講演の中では、はてなブックマークにおける「関連エントリ」をどのように計算しているかの説明があった。で途中のベイジアンセットなどの難しい数式の説明は置いておいておくとして、結論としてははてブの「関連エントリ」については、ほぼブックマークにつけられたタグだけを使って計算し表示していると言うことだ。岡野原さんによると、他にもいろんな手法を試したがソーシャルブックマークの場合はタグの信頼性が高く、それを使うのが最も精度が高くなったということだ。これはすばらしい研究だし役に立つ知見だと思う。 だがしかし、それならばはてブで推薦ブックマークを表示する時に「関連エントリ」なんて表記をしないで「このブックマークと似たタグを持っているブックマークはこれです
Ilia Sucholutsky, Lukas Muttenthaler, Adrian Weller, Andi Peng, Andreea Bobu, Been Kim, Bradley C. Love, Erin Grant, Iris Groen, Jascha Achterberg, Joshua B. Tenenbaum, Katherine M. Collins, Katherine L. Hermann, Kerem Oktar, Klaus Greff, Martin N. Hebart, Nori Jacoby, Qiuyi Zhang, Raja Marjieh, Robert Geirhos, Sherol Chen, Simon Kornblith, Sunayana Rane, Talia Konkle, Thomas P. O'Connell, Thomas
自己紹介 d:id:gnarl twitter:todesking いちおう情報系 興味 プログラミング言語処理系 ソフトウェア・アーキテクチャ(オブジェクト指向設計とか) 機械学習(ニワカ) 推薦エンジンを作ってるチームに所属してます 最近の仕事: javaでニュース記事の特徴語を解析して云々 ruby+sinatraでなんかつくる仕事 アジェンダ(1) 推薦システムとはなにか 推薦システムの種類 コンテンツベース、行動ベース ユーザ-アイテム、アイテム-アイテム モデルベース、メモリベース この辺の話は皆さんのほうが専門家ですね…… 省略します アジェンダ(2) 推薦システムの精度をはかる MAE/RMSE Precision, Recall 推薦システムの抱える問題点 スパースネスの問題 コールドスタートの問題 この辺の話を長々とすると会場の研究者にしらけた顔をされる…… 省略します
高速に類似度計算をしたい場合、典型的に使われるのは Locality sensitive hashing (LSH)という技術であり、元々距離が近いインスタンス同士はハッシュ値が近くなるようにハッシュ関数を作ることで高速に類似度を計算したりできるというお話なのだが、最近 Semantic hashing や Spectral hashing、また Kernelized LSH という手法が登場して盛り上がりつつあるところ、同じグループの人がもっといいのを出しました、ということらしい。ちなみに情報推薦とか画像検索とか大規模クラスタリングとか、いろいろな分野で高速な類似度計算の応用例がある。 そういうわけで、今日は manab-ki くんが Brian Kulis and Trevor Darrell. "Learning to Hash with Binary Reconstructive
はてなブックマークのブックマーク数が多い順に記事を紹介する「はてなブックマーク数ランキング」。2026年5月のトップ50です*1。 順位 タイトル 1位 とほほのClaude Code入門 - とほほのWWW入門 2位 GW中に「Claude Code」を一気に学びたい人のための記事・動画ガイド｜梶谷健人 3位 カルビー対応に官邸「売名行為だ」 中間製品まで含めナフサ充足強調 [＊令和のオイルショック][米・イスラエルのイラン攻撃 イラン情勢]：朝日新聞 4位 「読んでみな、飛ぶぞ」みたいに衝撃的に面白かった本があれば教えて！「徹夜で読んだ」「これから読むどんな本も超えられない」などオススメの本と理由が集まる - Togetter 5位 【全文】巨人・阿部監督の娘が手紙で説明「父が警察に連行された姿見て泣き崩れてしまいました」 電撃辞任 - サンスポ 6位 外部からアクセス可能なhttps
前回との違い １つのエントリーに情報をまとめ、新しく順位付け手法を追加。 前回のエントリーはこちら 相対好み評価とは 相対好み評価とは、その作品がどのくらい視聴者に好まれているかを、ユーザーが行った他の作品との比較評価データを元に数値化する評価方式。 比較評価とは、作品Ａと作品Ｂを評価する時、「ＡがＢより好み」と「ＢがＡより好み」のどちらかで評価する事。 以下、数値化された評価を評価値と呼ぶ。 以下、評価を行うユーザーをレビュアーと呼ぶ。 評価値は何を意味するのか 作品Ａが、作品Ｂより評価値がＮ点高い場合、作品ＡとＢを比較評価した時、作品Ａのほうが好みだと答えるレビュアーの割合がＢのよりＭ％高いと推定される。のような事を表す。 例えるなら、ドラゴンボールの戦闘力を対数表記したもの。が近いかもしれない。 採点方式との違い レビュアーが0〜10点の間で投票を行い、その平均を評価値にする採点方式
Photoshopとかで作られたニセ画像かと思いきや、ドイツのAmazonで、実際に今も表示されています。(注: 執筆時は表示されていました。現在は消えています) 金属バットの商品ページでオススメされた商品群。唐辛子スプレー、フルマスクに手袋。 この一式でやるのは… どうみても野球じゃないですね [追記] 考えてみると、ドイツで野球やる人なんてほとんどいないだろうから、売れる数も少ないんでしょうね。 ドイツのアマゾンで金属バットを売ってること自体も妙に見えますが、そこはなんでも手広く揃えるアマゾンのすごさということでしょう。 そして、目的外利用みたいな購入があるとそれが目立ち、リコメンデーションでも表示されてしまう。ということなのかなこれは? via Amazon: People who shopped for baseball bats also shopped for…
若い世代にもっとNHKの番組を楽しんでもらうために――。そんなコンセプトの下、NHK放送技術研究所が開発したのが「情報還流システム」だ。これは、一言でいえば「NHK公認実況掲示板サービス」のようなもの。視聴者が番組を見ながら感想をリアルタイムに書き込める場をネット上に用意することで、視聴者には「ツッコミ」を含めた番組へのコメントを通じて参加感と一体感を楽しんでもらう。同時に、リアルタイムに寄せられるコメントを解析して番組制作などにフィードバックさせていくという狙いがある。 開発者であるNHK放送技術研究所（次世代プラットフォーム）の有安香子氏は、特に「ネット世代の接触率向上と意向のフィードバック」を重視したと説明する。これまではNHKから視聴者に一方向に情報が流れるだけであったが、視聴者がリアルタイムに反応を返すことで、「送りっぱなしではない放送」が実現するという。「みんなで同じものを見る
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