Recommendation System --Theory and PracticeKimikazu Kato
Survey on recommendation systems presented at IMI Colloquium, Kyushu University, Feb 18, 2015.
レコメンデーションシステムの最新の研究動向に関する解説です。2015年2月18日に九州大学IMIコロキアムで講演したものです。資料は英語ですが、講演は日本語でやりました。
Effective Numerical Computation in NumPy and SciPyKimikazu Kato
Presented at PyCon JP 2014.
Video is available at
http://bit.ly/1tXYhw6
This talk explores case studies of effective usage of Numpy/Scipy and shows that the computational speed sometimes improves drastically with the appropriate derivation of formulas and performance-conscious implementation. I especially focus on scipy.sparse, the module for sparse matrices, which is often useful in the areas of machine learning and natural language processing.
Recommendation System --Theory and PracticeKimikazu Kato
Survey on recommendation systems presented at IMI Colloquium, Kyushu University, Feb 18, 2015.
レコメンデーションシステムの最新の研究動向に関する解説です。2015年2月18日に九州大学IMIコロキアムで講演したものです。資料は英語ですが、講演は日本語でやりました。
Effective Numerical Computation in NumPy and SciPyKimikazu Kato
Presented at PyCon JP 2014.
Video is available at
http://bit.ly/1tXYhw6
This talk explores case studies of effective usage of Numpy/Scipy and shows that the computational speed sometimes improves drastically with the appropriate derivation of formulas and performance-conscious implementation. I especially focus on scipy.sparse, the module for sparse matrices, which is often useful in the areas of machine learning and natural language processing.
Introduction to behavior based recommendation systemKimikazu Kato
Material presented at Tokyo Web Mining Meetup, March 26, 2016.
The source code is here:
https://github.com/hamukazu/tokyo.webmining.2016-03-26
東京ウェブマイニング(2016年3月27)の発表資料です。すべて英語です。
Introduction to behavior based recommendation systemKimikazu Kato
Material presented at Tokyo Web Mining Meetup, March 26, 2016.
The source code is here:
https://github.com/hamukazu/tokyo.webmining.2016-03-26
東京ウェブマイニング(2016年3月27)の発表資料です。すべて英語です。
14. DSGD
入力s×s個のブロックに分ける
以下を複数ノードで並列計算
i ←ノード番号
j ←i
以下を繰り返す
( i, j )ブロックの範囲内でランダムに更新
j←(j+1) mod s
隣のノードにデータ送信
sはノード数
Node0
Node1
Node2
R. Gemulla et al., Large scale matrix factorization with distributed stochastic gradient descent, ACM SIGKDD, 2011