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J-GLOBAL ID：201002262698798340   整理番号：10A0713956

グラフィックスプロセッサによるレコメンデーションシステムのアルゴリズム

Algorithm for Recommendation System on Graphics Processor

著者 (1件)： 加藤公一 (日本ユニシス)
資料名： Unisys技報  (日本ユニシス技報)
巻： 30  号： 1  ページ： 41-52  発行年： 2010年06月30日 
JST資料番号： X0729A  ISSN： 0914-9996  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： レコメンデーションシステムとは,過去の顧客の購買履歴を基に,顧客が買ってくれそうな商品を予測して提示するシステムである。その計算には統計的手法が用いられ,商品数や顧客数が多くなると計算量が莫大になり,計算時間がかかることが従来問題とされてきた。その計算をグラフィックスプロセッサ(GPU)上で効果的に実行するアルゴリズムを提案する。またそれを実装することで,最新CPUのシングルコア実装と比べて数十倍から数百倍程度の計算速度が達成できることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *販売管理 ,  顧客 ,  コンピュータグラフィックス ,  専用プロセッサ ,  マイクロプロセッサ ,  *情報システム ,  特異値分解 ,  問題
準シソーラス用語： グラフィックスプロセッサ ,  リコメンデーションシステム ,  最近傍問題

分類 (1件)： マーケティング  (KA06020W)

引用文献 (11件)：

• A. S. Das, M. Datar, A. Garg, and S. Rajaram. Google news personalization: scalable online collaborative filtering. In WWW ’07: Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web, pp. 271-280, New York, NY, USA, 2007. ACM.
• P. Indyk and W. Miller. Approximate nearest neighbors: towards removing the curse of dimensionality. In Proceedings of the 1998 Symposyum on Theory of Computing, 1998.
• K. Kato and T. Hosino. Singular value decomposition for collaborative filtering on a gpu. In Proceedings of 9th World Congress on Computational Mechanics and 4th Asian pacific Congress on Computational Mechanics (WCCM/APCOM2010), 2010.(掲載予定).
• K. Kato and T. Hosino. Solving k-nearest neighbor problem on multiple graphics processors. In Proceedings of The 10th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid2010), pp. 769-773, 2010.
• Netflix Prize. http://www.netflixprize.com/

タイトルに関連する用語 (3件)： グラフィックスプロセッサ ,  レコメンデーションシステム ,  アルゴリズム