抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
大量のデータから有益な情報を抽出する,データマイニングの技術が重要になっている。この技術は,Amazonにおける,購入商品の関連商品を勧めるリコメンド機能や,Googleにおける,ニュースをグループ化したクラスタリングなどで活用されるようになってきた。これらは,インターネットにおける大量のデータを,機械学習によるデータマイニングの技術により処理したものである。機械学習は,人工知能の一分野であり,コンピュータに人間と同じような学習能力を持たせることを目標としたものである。機械学習は,学習のデータが多いほど精度が良くなるという性質がある一方で,データが多いほど計算量が増大するという問題がある。この2つの問題を,並列処理で解決したのが,「Mahout」である。本稿では,この機械学習のためのオープンソースソフトウエア「Mahout」の概要を紹介し,その大規模データへの利用法を2回にわたって解説する。前回では,「Mahout」の概要を紹介した。今回は,実際に「Mahout」を使って,通販サイトにおける「おすすめ商品の提案」を実現する方法を示す。
