商品の説明
内容紹介
レコメンデーションエンジンをつくるには?
ブログやSNSのテキスト分析、ユーザー嗜好の予測モデル、レコメンデーションエンジン……Web 2.0の鍵「集合知」をJavaで実装しよう! 具体的なコードとともに丹念に解説します。はてなタグサーチやYahoo!日本語形態素解析を活用するサンプルも追加収録。
ブログやSNSのテキスト分析、ユーザー嗜好の予測モデル、レコメンデーションエンジン……Web 2.0の鍵「集合知」をJavaで実装しよう! 具体的なコードとともに丹念に解説します。はてなタグサーチやYahoo!日本語形態素解析を活用するサンプルも追加収録。
内容（「BOOK」データベースより）
AmazonやGoogleのようなレコメンデーションエンジンをつくるには?Yahoo!形態素解析やはてなのタグを使う日本語対応サンプル収録。
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13 人中、12人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 4.0
Javaによる実践的なWeb上のデータ解析,
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レビュー対象商品: 集合知イン・アクション (大型本)
クラスタリングや基本的な機械学習アルゴリズムなどが、豊富な実際のJavaコードとともに解説される。実際にWeb上から取得したデータや、Lucene・WEKAなどの広く使われているパッケージを利用してサンプルコードが作られている点も実践的で評価出来る。これは教科書でないので仕方が無い点かもしれないが、サンプルコードの豊富さに比べて、クラスタリングなどの理論的な説明はそれほど深くは述べられていないので、この辺りはもっと理論寄りの本と併せて読む事で理解が深まると思う。
3 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
5つ星のうち 5.0
Javaのサンプルが多い,
By
レビュー対象商品: 集合知イン・アクション (大型本)
Javaのサンプルが多い。実際レコメンドエンジンを作ってるような人たちはどう思うんだろ。 全く知識がない私からすると、サンプルとか実例があるのは 分かりやすい。これともう一つもっと理論を解説しているようなもので 学習するといいのかなと思った。
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