今回のテーマは

特にないです。先日PyData Tokyoでお会いした学生さんにご登壇をお願いしました。学生と思って侮るなかれ。Apache Sparkのコントリビューターやったり、西海岸でシスコのインターンしたりしてるすごいヤツなので、かなり濃い内容になると思われます。

さらに今回グノシーの関さんにもご発表いただけることになりました！最初はテーマなしの会でしたが、レコメンデーション祭りになるようです。

お申し込み時の注意点

本イベントは基本招待制となっていますが、白ヤギ中の人でもなく、直接招待されてもない方のご参加は基本的にウェルカムです。部屋が狭いので余り大勢入れません。一般公募枠にご興味のある方は、抽選となりますがご応募ください

アジェンダ

• 発表は講演20分+議論10分くらい （余り時間には厳しくないので、伸びても縮んでも大丈夫です）

発表概要

• スピーカー：高際　兼一さん

• タイトル：HTTPを使ったURLのレコメンド

• 概要：複数ドメインのデータをルータの上を流れるパケットから取得し,閲覧履歴と 滞在時間に基づく Web ページ推薦システムを提案する.パケットから得たデータは URL フィルタリングをし, 閲覧履歴を推定する.また,推定された閲覧履歴から滞在時間を測定し,ユーザの閲覧時間の分布とワイブル分布の近似性を確認できた.ワイブル分布をベースにした滞在時間のモデルから,対象者が興味をもつであろ う Web ページを推薦する手法について

• 自己紹介：高際　兼一(たかぎわ　けんいち)　慶應大学院CS専修 修士2年　Deep Packet Inspectionを用いてトラフィックの解析やってます。学業では日本のNPOのための募金のポータルサイト作成(2009-2011) 日本、アメリカでVenture Capitalでインターンしたり(2011.8 - 9) シリコンバレーで1年間エンジニアとしてインターン（2013.8-2014.7）エンジニアの求人特化したサイト作成（2012.8-）Apache Sparkにはシコシココントリビュートしてます。I love Silicon Valley!

• スピーカー：関　嬉史さん

• タイトル : 推薦システムの運用と改善

• 概要：推薦システムのロジックについては多くの書籍や記事などで触れられコモディティ化しつつありますが, その運用や改善については未だ未知の状態です. 今回は推薦システムを実際に運用し改善していくプロセスについて発表者の経験を元に議論していきます

再先端情報吸収研究所とは

白ヤギコーポレーションの再先端情報吸収研究所（AIAL）は日々増えていく情報を効果的に吸収するための研究を行っています。研究と言ってもそんなに固いものではありませんが、情報の作成、発信、収集、吸収等、幅広いテーマを題材にしています。その活動内容はブログでも一部公開しています。

白ヤギコーポレーションとは

白ヤギコーポレーションが提供する情報キュレーションアプリ、カメリオは、AIALでの研究に基づき「深く知ることで、生きることを豊かに」のビジョン達成のために日々サービスの向上を行っています。

今後の活動方針

当面はクローズドな勉強会を招待制にて行いますが、参加をご希望の方はご連絡下さい！会によってはお席をご用意できる場合があります。

ご質問・ご相談

このイベントに関するご質問等は白ヤギコーポレーションまでお願い致します。

会場

東京都渋谷区元代々木町2-4 HRCビル7階