推薦システム
バンディット問題とは 方策の評価方法：リグレット 確率的バンディット 問題設定 標本分布と本当の分布の間の評価 観測した報酬の平均（標本平均）と本当の平均（母平均）の差の評価 方策 参考文献・資料 小宮山純平先生の人工知能学会誌での「私のブックマ…
元論文 まとめると 背景 Contextual Bandit 既存手法の問題点 Latent Factor Model 座標降下(Coordinate Descent)法 問題設定 アルゴリズム 実験 ベースライン 実験結果 課題 バンディット系のメモです。かなり適当です、すいません。 元論文 Learning Hidde…
まとめると モデル 推薦システムが利用されていない市場のモデル 推薦システムが利用されている市場のモデル Market distortion 実験 利用データ super-node 結果 感想など コード 参考文献など “The Limits of Popularity-Based Recommendations, and the R…
推薦システム 定義 評価指標 講義・解説スライドなど 推薦システムの分類 個人化による分類 アルゴリズムにて用いるデータによる分類 アルゴリズムによる分類 類似度 行列分解 ベイズ推定 バンディット Deep Learning xxx2vec Web上における推薦システム デ…
