Анализ клиентских сред и коллаборативная фильтрация (виртуальный семинар)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
(→Невиртуальные семинары)
Строка 41: Строка 41:
=== 15 июля 2008, ВЦ РАН :: Вводно-обзорный семинар ===
=== 15 июля 2008, ВЦ РАН :: Вводно-обзорный семинар ===
-
Ведущие: [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]], А.И.Майсурадзе, [[Участник:Nikita Pustovoytov|Н.Ю.Пустовойтов]].
+
Ведущие: [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]], [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]], [[Участник:Nikita Pustovoytov|Н.Ю.Пустовойтов]].
'''План:'''
'''План:'''
Строка 50: Строка 50:
На следующих семинарах предполагается подробнее рассматривать математические методы и алгоритмы.
На следующих семинарах предполагается подробнее рассматривать математические методы и алгоритмы.
-
=== (время?) :: Методы коллаборативной фильтрации в социологических исследованиях ===
+
=== 10 ноября 2008, ВШЭ :: Методы коллаборативной фильтрации и их применение ===
-
Ведущий: А.И.Майсурадзе
+
Выступление К.В.Воронцова на семинаре Б.Г.Миркина, [[Высшая школа экономики|ВШЭ]].
 +
Презентация: '''[[Media:Voron-2008-11-10-cf.pdf|(PDF, 1083 КБ)]]'''.
'''План:'''
'''План:'''
-
*
+
* Постановка задач коллаборативной фильтрации.
 +
* Примеры приложений: рекомендующие системы, анализ текстов, социальные сети.
 +
* Простые методы коллаборативной фильтрации: user-based, item-based.
 +
* Латентные методы: ко-кластеризация, матричные разложения, байесовские модели.
 +
* Вероятностная модель генерации посещений.
 +
* [[EM-алгоритм]], симметризованный EM-алгоритм.
 +
* Дальнейшие обобщения и усовершенствования алгоритма.
 +
* Эксперименты по оптимизации параметров алгоритма. Исследование переобучения.
-
=== (время?) :: Латентные модели ===
+
=== (время?) :: Методы анализа соотвествий в социологических исследованиях ===
-
Ведущие: К.В.Воронцов, В.А.Лексин
+
Ведущий: [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]],
'''План:'''
'''План:'''
-
* Вероятностная модель генерации посещений
+
*
-
* [[EM-алгоритм]]
+
-
* Симметризованный EM-алгоритм
+
-
* Эксперименты по оптимизации параметров алгоритма. Переобучение.
+
-
* Постановки задач по усовершенствованию алгоритма.
+
== Ссылки ==
== Ссылки ==

Версия 13:36, 17 ноября 2008

Содержание

Данная страница предназначена для обсуждения задач и методов, планов и результатов исследований по направлениям Коллаборативная фильтрация и Анализ клиентских сред.

Семинар ориентирован в первую очередь на студентов и аспирантов кафедры Интеллектуальные системы ФУПМ МФТИ и кафедры Математические методы прогнозирования ВМиК МГУ. Все желающие интересующиеся могут присоединяться!

Ведущий семинара — Участник:Vokov

Задачи

Здесь перечислены задачи, по которым у нас есть данные, либо по которым ожидается получить данные в ближайшее время.

Задача «Яндекс»

Исходными данными являются протоколы переходов пользователей на ресурсы, найденные поисковой машиной. Лог поисковой машины, предоставленный компанией Яндекс (по конкурсу на стипендию Яндекс, 2005г.), охватывает 7 дней, по 5–10 миллионов запросов в день, и имеет объём 3.6Мб. Для каждого запроса лог содержит уникальный идентификатор пользователя, список выданных документов и время обращения пользователя к выбранным им документам. В простейшем варианте тексты запросов и время обращения пользователей к документам можно не анализировать, учитывая только сами факты выбора документов. Лог содержит данные о U = 14 606 пользователях и 207 312 запросах. Из 1 972 636 документов, предлагавшихся поисковой машиной в качестве результатов поиска, R = 129 600 были выбраны пользователями.

Ссылки:

  • Отчёт 2005. Применение технологии АКС для обработки логов поисковой машины Яндекс. Строятся оценки сходства пользователей и сайтов (документов), приводятся фрагменты глобальной и персонализированной карт сходства сайтов.

Задача «Нетфликс»

Ссылки:

Задача «Ключевые слова»

Задача «Блоги»

В задаче существует несколько постановок с различными исходными данными.

Невиртуальные семинары

15 июля 2008, ВЦ РАН :: Вводно-обзорный семинар

Ведущие: К.В.Воронцов, А.И.Майсурадзе, Н.Ю.Пустовойтов.

План:

  • Постановки стандартных задач
  • Результаты студенческих работ по задаче «Нетфликс»
  • Задача «Блоги»

На следующих семинарах предполагается подробнее рассматривать математические методы и алгоритмы.

10 ноября 2008, ВШЭ :: Методы коллаборативной фильтрации и их применение

Выступление К.В.Воронцова на семинаре Б.Г.Миркина, ВШЭ. Презентация: (PDF, 1083 КБ).

План:

  • Постановка задач коллаборативной фильтрации.
  • Примеры приложений: рекомендующие системы, анализ текстов, социальные сети.
  • Простые методы коллаборативной фильтрации: user-based, item-based.
  • Латентные методы: ко-кластеризация, матричные разложения, байесовские модели.
  • Вероятностная модель генерации посещений.
  • EM-алгоритм, симметризованный EM-алгоритм.
  • Дальнейшие обобщения и усовершенствования алгоритма.
  • Эксперименты по оптимизации параметров алгоритма. Исследование переобучения.

(время?) :: Методы анализа соотвествий в социологических исследованиях

Ведущий: А.И.Майсурадзе,

План:

Ссылки

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%BA%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85_%D1%81%D1%80%D0%B5%D0%B4_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%84%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%28%D0%B2%D0%B8%D1%80%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D0%BD%D0%B0%D1%80%29»
Личные инструменты