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gocha124の日記

ごちゃごちゃ書きます

集合知

集合知の本を読んでいってメモ 

集合知イン・アクション

集合知イン・アクション

 

ソース

SBクリエイティブ:【ダウンロード】『集合知イン・アクション』

2、ユーザインタラクションの学習

集合知の収集

ユーザーとアイテム

  • アイテムは記事、写真、動画など
  • アイテムはメタデータを持つ
  • メタデータはキーワード、タグ、評価、属性など
  • メタデータの情報源は属性ベース、コンテンツベース、ユーザアクションベース

コンテンツベース分析と協調フィルタリング 

知の表現

類似度

  • コサインベースの類似度計算は、ベクトルの内積
  • 相関ベースの類似度計算は、ピアソンの相関係数r。-1〜1。
  • 調整コサインベースの類似度計算。

 

3、タグづけ

スタッフによるもの
ユーザによるもの
自動生成によるもの

タグづけの指針

  • 可能であればタグ辞書を構築する。
  • スタッフによるタグのみを扱うシステムでは、タグの重み付けはそのアイテムにつけられたタグの個数と、タグのIDFによって決まる。
  • 3種のタグ生成源を混在させて用いることができる。
  • タグづけのときに類義語辞書を作成すること。

ユーザによるタグづけから知識を抽出する例。

  • 関連するアイテムはどれとどれ?
  • あるユーザが関心を持つであろうアイテムはどれ?
  • 新しいアイテムがあらわれたときに、それに関心を持つユーザは誰?

類似したタグを探す

4、コンテンツから知識を取り出す

コンテンツの分類

記事
商品
分類語
ブログ
Wiki
グループ機能、掲示板
写真と動画
投票
検索キーワード
プロファイルページ
ツールと帳票
チャットログ
レビュー
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リスト

 知識を抽出する

トークン化 ターム取り出し。
正規化 タームやフレーズを小文字にする。
ストップワードの除去 頻出するタームを除去。
ステミング 複数形に対処するために、タームを語幹に変換する。

集合知の導出

属性の分類

連続(数量) 実数をとる 連続 サイトを見ていた時間
順序 属性値と属性値のあいだには順序が存在する 離散または連続 長、中、短
名義 属性ちと属性値のあいだには順序が存在しない 離散 男、女