This document discusses Bloom filters, which are space-efficient probabilistic data structures used to test whether an element is present in a set. It explains how Bloom filters work by using hash functions to map elements to bit arrays and sets multiple bits to represent an element. The document also provides an example demonstrating how Bloom filters can be used to check if users with certain attributes are present in a dataset in a memory efficient manner with some probability of false positives.
強化学習勉強会・論文紹介(第30回)Ensemble Contextual Bandits for Personalized RecommendationNaoki Nishimura
論文紹介:
Tang, Liang, et al. "Ensemble contextual bandits for personalized recommendation." Proceedings of the 8th ACM Conference on Recommender Systems. ACM, 2014.
Tableau Conference On Tour 2015 Tokyoで登壇した際の資料です。
サイバーエージェント アドテクスタジオでは複数の広告部門・子会社より構成されており、広告のビッグデータをTableauを利用して可視化し、業務に役立てています。
今回どのような基盤で、どのような解析をしているかについて発表させていただきました。