Knowledge at Wharton Podcast ‘Reinforcing the Blockbuster Nature of Media’: The Impact of Online Recommenders October 3, 2007 • 11 min listen Online retailers may be shooting themselves in the tail -- the long tail, that is, according to Kartik Hosanagar, Wharton professor of operations and information management, and Dan Fleder, a Wharton doctoral candidate, in new research on the "recommenders"
反論 同論文には、Amazonのレコメンデーションエンジンの開発を助けたGreg Linden氏からの反論も掲載されている。Linden氏は、「推薦のアルゴリズムは、Netflixがそうしているように、在庫カタログ（つまりロングテール）に都合がいいように簡単に合わせることができる」と主張する。 早期導入者が演じる「クールハンター」の役割、レコメンデーションエンジンに対する嗜好を作る役割そして広告者の役割は注目に値する。 わたしのレコメンデーションエンジンに対する個人的な考え方はこうだ。わたしのブックマークを見てわたしが興味を持つかもしれないURLを推薦してくれるだけでなく、del.icio.usにはわたしと好みが似ている他のユーザーも推薦してほしい。さらに、自分の優先順位の参考にできるよう、推薦されたユーザーがどの項目を最も早い段階で興味を持ったかも教えてほしい。 繰り返しは人気を記述する
Shibuya Perl Mongers 2代目リーダーにして，ppencodeの作者。広島市立大学卒業後，大企業向けmod_perl製品の開発に従事。2005年よりサイボウズ・ラボ株式会社に入社。LL Ringに参戦。Namazu for Win32，Plagger，Ajajaのコミッターでもある。 CGIといえばPerl。そんな風にいわれていた時期もありました。レンタル・サーバーのCGIで手軽にPerlが使えたこともあり，ちょっとした掲示板のスクリプトやアクセス・カウンタなど，CGIプログラムの多くがPerlで書かれていました。このためPerlが爆発的に普及したのです。Perlは日本のインターネット黎明期を支えたプログラミング言語として，広くその名が知られています。 その半面，Perlで書かれたプログラムの保守性に悩む声も聞かれるようになりました。事実，Perlのプログラミング経験が少
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