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書誌情報サマリ

タイトル

推薦システム

人名 廣瀬 英雄／著
人名ヨミ ヒロセ ヒデオ
出版者・発行者 共立出版
出版年月 2022.12

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

書誌種別 図書
タイトル 推薦システム
サブタイトル マトリクス分解の多彩なすがた
シリーズ名 統計学One Point
シリーズ番号 22
タイトルヨミ スイセン システム
サブタイトルヨミ マトリクス ブンカイ ノ タサイ ナ スガタ
シリーズ名ヨミ トウケイガク ワン ポイント
シリーズ番号ヨミ 22
人名 廣瀬 英雄／著
人名ヨミ ヒロセ ヒデオ
出版者・発行者 共立出版
出版者・発行者等ヨミ キョウリツ シュッパン
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2022.12
ページ数または枚数・巻数 12,211p
大きさ 21cm
価格 ￥２３００
ISBN 978-4-320-11273-5
ISBN 4-320-11273-5
注記 文献:p187〜201
分類記号 007.609
件名 データマイニング
内容紹介 商品を購買しようとする顧客にお薦めの商品を紹介する推薦システム。その本質は何かについて例を用いて簡潔に述べ、推薦システムの中枢的な部分のアルゴリズム、リスク予測など他分野への利用の可能性などを解説する。
著者紹介 九州大学理学部数学科卒業。久留米大学バイオ統計センター客員教授。中央大学研究開発機構教授。九州工業大学名誉教授。工学博士。専門はデータサイエンス。著書に「実例で学ぶ確率・統計」等。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009812640546
目次 第1章 推薦システムとは何か
1.1 推薦システムとは／1.2 推薦システムとマトリクス／1.3 本書の内容
第2章 マトリクス分解法の多彩な機能
2.1 非線形回帰／2.2 分類／2.3 項目反応理論
第3章 最近傍ベース協調フィルタリング
3.1 類似度関数／3.2 2つの協調フィルタリング／3.3 ユーザーベースとアイテムベースの比較
第4章 モデルベース協調フィルタリング
4.1 モデルベースとは／4.2 決定木／4.3 ルールベース／4.4 潜在因子モデル／4.5 マトリクス分解法
第5章 コンテンツベースと知識ベース
5.1 コンテンツベースシステム／5.2 知識ベースシステム
第6章 ハイブリッドとアンサンブル
6.1 重み付き線形結合ハイブリッド／6.2 スイッチングハイブリッドとカスケードハイブリッド／6.3 特徴増強ハイブリッドと混合ハイブリッド
第7章 その他の方法
7.1 推薦システムへの攻撃／7.2 多腕バンディットアルゴリズム／7.3 多基準システム
第8章 推薦システムの応用例
8.1 Netflix Prizeコンテスト／8.2 大学1年次と3年次でのTOEIC成績の比較／8.3 授業アンケート／8.4 ノロウイルスの感染拡大
付録A:推薦システムの数理的基礎
A.1 特異値分解を理解する／A.2 回帰と分類／A.3 機械学習の基礎となる最適化法／A.4 モデル評価法
付録B:項目反応理論
B.1 完全マトリクス項目反応理論／B.2 不完全マトリクス項目反応理論



目次


内容細目

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