連載
Hadoopでレコメンドシステムを作ろう
Hadoopは大規模なデータを扱うバッチ処理に適したシステムですが，では実際にどのようなケースで使われるとうまく「嵌る」のでしょうか？ ここでは，さまざまなWebのサービスで利用されるレコメンドシステムの構築を例にとってご紹介します。
- 第4回 レコメンドシステム－協調フィルタリングのHadoopへの実装［中編］
- おさらい
- ユーザシーケンスからアクセスユーザ数のカウントまで
2012年2月1日
- 第3回 レコメンドシステム－協調フィルタリングのHadoopへの実装［前編］
- 前回までのおさらい
- 結果から逆に考える
- MapReduceへマップする
2011年12月27日
- 第2回 レコメンドシステムの実装と課題
- 増え続けるデータをどう扱うか
- 巨人の肩に乗る
- Hadoopによる分散処理
2011年11月18日
- 第1回 レコメンドシステムと集合知
- はじめに
- レコメンドシステムとは？
- 集合知とは？
- 集合知の利用
2011年10月18日
川前徳章（かわまえのりあき）
工学博士，NTTコムウェア 研究開発部 勤務。専門は情報検索，統計的機械学習，マーケティングサイエンス。現在はレコメンドシステムと感性検索の研究と開発に従事。
東京電機大学安田研究室 研究員