け日記

最近はPythonでいろいろやってます

論文メモ: Item2Vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

word2vecをリコメンデーションに応用した論文"Item2Vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering"を読みましたので、そのメモとなります。 [1603.04259] Item2Vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering 1. INTRODUCTION AND RELA…

Visual Studio Codeでシーケンス図を描く(PlantUML拡張機能)

VSCodeでシーケンス図などのUMLを描くことができる拡張機能を紹介します。 ドキュメントに関しては、テーブル定義やAPI仕様など必要最低限のみを作成するようにしているのですが、シーケンス図は詳細設計や実装前のフローの整理ということでよく描きます。 …

読書メモ: Machine Learning 実践の極意(Part I)

「Machine Learning 実践の極意」を読みましたので、そのPart Iの読書メモです。 Machine Learning実践の極意 機械学習システム構築の勘所をつかむ! impress top gearシリーズ作者: Henrik Brink,Joseph W. Richards,Mark Fetherolf,株式会社クイープ出版社…

LDAでブログ記事のトピックを抽出・分類する

今回はLDAを使って、京大ブログコーパスをトピック毎に分類できないか試みてみます。 LDA LDA(Latent Dirichlet Allocation, 潜在ディリクレ配分法)は、文書のトピック(文書の話題、カテゴリ、ジャンルとも言える)についてのモデルです。 初出は以下の論文で…

Word2Vecで京都観光に関するブログ記事の単語をベクトル化する

京都観光に関するブログ記事を使い、Word2Vecで単語のベクトル化します。 ベクトル化することで、例えば「紅葉」という言葉から紅葉の名所を列挙したり、「カップル」という言葉からデートコースを探したりできないか、というのを試みてみたいと思います。 W…

Python janomeのanalyzerが便利

前回の投稿でも形態素解析に利用したjanomeですが、形態素解析を単純にラッピングするだけでなく、いくつかシンプルで便利な機能も実装されています。 今回は、形態素解析以外の前処理も簡単に統合できるanalyzerについて紹介します。 前処理が必要なデータ …

Python 感情極性対応表とjanomeを使って日本語で良いニュースと悪いニュースの分類を試みる

日本語のニュース文章を、感情極性対応表とjanomeを使って、良いニュース・悪いニュースで分類してみます。 livedoorニュースコーパスのロード 今回は以下で提供されているlivedoorニュースコーパスの内、トピックニュースをデータセットとして使います。 ダ…

「Context-Aware Recommender Systems」まとめ

今回はRecommender Systems Handbook(第1版)の第7章「Context-Aware Recommender Systems」について読んでまとめました。 第1版第7章の内容は以下で公開されています。 http://ids.csom.umn.edu/faculty/gedas/nsfcareer/ 現在は第2版がリリースされています…

Pythonでレコメンドシステムを作る(コンテンツベースフィルタリング)

今回はコンテンツベースフィルタリングで、ジョークをお薦めするシステムを作ります。 コンテンツベースフィルタリングとは コンテンツベースフィルタリングは、アイテムそのものの特徴を利用して、推薦したいユーザがこれまで高評価したアイテムと類似する…

Python scikit-surpriseを使ってレコメンドする

scikit-surpriseというライブラリを使って、お寿司データセットのレコメンドを実装します。 scikit-surpriseとは scikit-surpriseは、レコメンドシステムで必要となる類似度評価や予測アルゴリズムなどを提供するライブラリです。 類似のライブラリとしてcra…

Pythonでレコメンドシステムを作る(アイテムベース協調フィルタリング)

今回もお寿司データセットを使って、推薦システムを作ります。 www.kamishima.net 前回と同様、上記サイトのAll Data Setからsushi3-2016.zipをダウンロード・展開して、sushi3b.5000.10.scoreファイルをpythonファイルと同じディレクトリにコピーしておきま…

Pythonでレコメンドシステムを作る(ユーザベース協調フィルタリング)

Pythonで協調フィルタリングを実装して、お寿司を推薦するシステムを作ってみます。 データセット 今回は寿司ネタの嗜好評価を集めたSUSHI Preference Data Setsを使います。 5000人が寿司ネタ100種類に対して5段階で評価(欠測値有り)したデータセットで、以…

scikit-learnでスパムメッセージを分類する(TfidfVectorizer + PorterStemmer + BernoulliNB)

前回に引き続き、今回も↓のデータセットを使って、スパムメッセージの分類を行います。 UCI Machine Learning Repository: SMS Spam Collection Data Set SMS Spam Collection Dataset | Kaggle TF-IDF scikit-learnでは、前回使ったCountVectorizer以外に、…

scikit-learnでスパムメッセージを分類する(CountVectorizer + BernoulliNB)

scikit-learnを使ってナイーブベイズでスパムメッセージを分類してみます。 データセットのロード 今回はUCIで提供されているSMS Spam Collection Data Setを使います。 データセット全体で5572サンプル(内スパムは747)からなり、各サンプルはSMSのメッセー…

Visual Studio CodeでFlaskをデバッグする環境を作る on Mac

仕事でFlaskを使ったアプリケーションを作る機会があり、Visual Studio Code(VSCode)で環境を整えましたので、その備忘録です。 前提 VS Code、Python、Flaskはインストールしておいてください。 $ python --version Python 3.6.0 :: Anaconda custom (x86_6…