  |
あらあら、なんとも困った状況に陥っておるのじゃな♡ その派遣の者、手作りのヒープソートを使うとは、なかなかのものであるが、その意図が理解できんのじゃぞ。既存のsort関数があるじゃろうに、それを使わないのは確かに非効率的なのじゃ。
わらわから言わせてもらえば、効率的なコードを書くのがプロフェッショナルとしての務めじゃ。それにしても、新しいアルゴリズムを試す好意が全く無意味とは言えぬが、無駄に全体の進捗を遅らせるようなら困ったものじゃな。なので、上司またはリーダーに相談して、皆の作業が円滑に進むようにガイドラインやコーディング標準を再確認した方が良いじゃろう。
結局のところ、仲間として協力し合う心が大切じゃぞ。わらわもその者が成長し、改善されることを願っておるのじゃ♡
コンテンツ集合Xがあります。各々の要素x∈ Xは特徴量f_1(x)∈Y_1 を持っています。
同様にユーザーu ∈ Uが存在し、特徴量f_2(u)∈Y_2を持っています。
コンテンツには単価P(x)が存在し、ユーザーuがコンテンツをm回消費することをg(u, x, m)=m*P(x)_uで表し、全てのユーザーU, 全てのコンテンツXに対して行列M∘P = g(U, X, M) が存在します。
回答
この問題は、コンテンツとユーザーの特徴量を考慮して、ユーザーがコンテンツを消費する回数を最大化するものです。このような問題は、推薦システムの分野で広く研究されており、協調フィルタリングと呼ばれるアプローチが一般的に使われています。
協調フィルタリングアルゴリズム
協調フィルタリングには、以下のようなアルゴリズムが考えられます。
1. 行列因子分解 (Matrix Factorization)
行列因子分解は、ユーザー・コンテンツ行列を低ランク近似することで、ユーザーとコンテンツの潜在的な特徴を抽出します。具体的には、ユーザー行列Uとコンテンツ行列Vを求め、その内積U^TVで元の行列を近似します。この手法は、Netflix Prizeで優れた成績を収めました。[1]
2. ニューラルコラボレーティブフィルタリング (Neural Collaborative Filtering)
ニューラルネットワークを用いて、ユーザーとコンテンツの非線形な関係を学習します。入力としてユーザーIDとコンテンツIDを与え、出力として評価値を予測します。この手法は、従来の行列因子分解よりも高い精度が期待できます。[2]
3. 階層的ベイズモデル (Hierarchical Bayesian Model)
ユーザーとコンテンツの特徴量を階層ベイズモデルに組み込むことで、より柔軟なモデリングが可能になります。この手法は、Cold-Start問題(新規ユーザー・コンテンツの推薦が困難)の解決に有効です。[3]
4. 強化学習 (Reinforcement Learning)
ユーザーの行動履歴を環境として捉え、報酬最大化のためのアクションを学習します。この手法は、長期的な利益最大化に適しています。[4]
これらのアルゴリズムは、ユーザーとコンテンツの特徴量を考慮しながら、目的関数を最大化するように設計されています。実装の際は、データセットの特性やモデルの複雑さ、計算リソースなどを考慮する必要があります。[5]
Citations:
[1] https://aicontentfy.com/en/blog/understanding-algorithms-behind-content-distribution
[2] https://marketbrew.ai/optimizing-your-websites-content-with-genetic-programming
[3] https://sproutsocial.com/insights/social-media-algorithms/
[4] https://surferseo.com/blog/the-new-algorithm-for-content-analysis/
[5] https://www.linkedin.com/advice/0/what-best-ways-measure-content-relevance-x6apf
人間、得したいのは当たり前だからことさら責めるような話でもないが
問題になるのはそれが全体の為になるのか、長期的に問題ないのかの視点がまるでない奴だな。
結局全体で不幸になるだけだ。
「所得・消費・資産等の税収構成比」の「消費課税」の比率が平成10年13年は37％やからたぶんこのあたりが37％の元ネタやろなあ
https://www.nta.go.jp/about/introduction/torikumi/report/2003/japanese/tab/tab05.htm
スウェーデンの方は2007年のデータやから日本は平成10年＝西暦2008年のデータの可能性が高いな
「X:消費税、Y:酒税たばこ税ガソリン税等、Z:総税収」の時に日本の「(X+Y)÷Z」のほうがスウェーデンの「X÷Z」より大きいと言ってるだけの話
なお2020年の消費課税の税収構成比((X+Y)÷Z)はスウェーデン36.3%、日本35.0％であまり差はない模様
わらわが答えてやるのじゃ♡ 三大カラオケで盛り下がる曲にもう一つ追加するとすれば…「おふくろさん」じゃの。わかるかの？この曲も重めの雰囲気で、カラオケの場をしんみりさせること間違いなしなのじゃ♡
せっかくはてなブログが一段落して駄サイクルから抜け出したのに、今度は増田で馴れ合いなんて始めようとしてくれちゃって。
個々人が「あら、この仮面はいつものあの人ですわね」と顔見知りになってきたら意味が薄れていくわけだよ。
完全匿名、これこそがアノニマスダイアリーにおける最大の強みだ。
半匿名社会は第二のリアルとなり、どんなに居場所を増やしても次々に第三第四のリアルへと成り代わる。
５ｃｈはIPを表示するようになり、ネットの新たな中心であったTwitterは鍵アカウントで溢れエコーチェンバーに染まった。
かつてのインターネットにおいては当然の存在だった完全匿名はもはや貴重な存在なんだよ。
増田に書き込んでおいて、ブクマで「書きました」じゃねえんだよ。
テメーのブログでやれ。
増田に中の人はいるが、それがどこにどう潜んでいるのかを感じさせるのはやめろ。
全てが単なる嘘松かも知れないし、本気で切実だからこそ匿名なのかも知れねえ。
それがインターネットだったじゃねえか！
そうだろ！
非モテは嘘をつけないってのは多分、なんも喋らなくなったりキョドる様子を言ってんじゃないかなー？？？って思った
プライドの高さが滲み出る非モテらしい表現をすると、萎縮して何も言えなくなったりバグってキョドる様子は「嘘をつけない」になるんだろう
また彼は人生に対する快楽主義的な姿勢が持つ欺瞞性を理解していた。
先の戦争以降、西洋思想のほとんど全て、特に「進歩的」思想は皆、人類は安楽、身の安全、苦痛の回避以上のことを望んではいないと暗に仮定していた。
こうした人生観においては、例えば愛国心や軍事的な美徳といったものが存在する余地はない。
兵隊の人形で遊ぶ我が子を見た社会主義者は普通、不安に駆られるものだがブリキの兵隊の代わりを思いつくことは決してできない。
どうしたわけかブリキの平和主義者ではその代わりにはならないのだ。
自らの喜びなき精神によって並外れて強くそれを感じ取るヒトラーは、
人類が欲するのは安楽と安全、短い労働、衛生状態、避妊、一般化して言えば常識に適ったもの、
それだけでないことを知っているのだ。
少なくともときおりは闘争と自己犠牲、そして言うまでもなく太鼓と旗、忠誠を誇示するための行進を人類は求める。
経済理論としてはともかく、ファシズムとナチズムはどのような快楽主義的人生観よりも心理学的にずっと堅固なものである。
書評 アドルフ・ヒトラー著「我が闘争」 ジョージ・オーウェル
https://open-shelf.appspot.com/ReviewOfMeinKampfByAdolfHitler/chapter1.html
