HottyDB(次世代型RDBMS)を開発するために読んだ本
by HottyDB on Zenn 2022年10月14日
"HottyDBにレコメンデーション機能を実装するために読んだ。協調フィルタリングからコンテンツベース推薦、さらにはハイブリッド手法まで、情報推薦システムの幅広いアルゴリズムと概念が網羅的に解説されており、多様な推薦ロジックを理解するのに大いに役立った。HottyDBの推薦エンジンの設計と実装において、本書は不可欠なガイドブックとなった。"
どんな本？
『情報推薦システム入門 -理論と実践-』は、推薦システムに関する基本的な技術から最先端のトピックまでを体系的に網羅し、情報推薦分野の全体像を深く理解するための最適な入門書です。本書を通じて、情報検索、情報フィルタリング、文書分類といった多岐にわたる研究領域における推薦システムの基礎知識を習得できます。さらに、機械学習、データマイニング、知識ベースシステムなど、異なる分野で用いられる手法が推薦システムにどのように応用されているかを、その概説と共に丁寧に学ぶことができます。学生から社会人までを対象とし、日常的に経験している情報推薦技術の仕組みや、推薦内容が決定されるプロセスについて、理論と実践の両面から体系的に学べる点が大きな強みです。この一冊で、実務においてデータに基づいた推薦機能の実装や改善に役立つ具体的な知識と応用力を身につけ、自身のプロジェクトや研究に活かすための強固な基盤を築くことができるでしょう。