Search&Discoveryを学ぶ方法
こんにちは!
IT企業でデータ活用プロダクトの開発に従事しているrilmayerです。
この記事はアドベントカレンダー「Search&Discovery 全部俺」3日目の記事となります。
さて、本日はSearch&Discoveryに関して学ぶためにどのような情報源があるかをまとめてみたいと思います。
基本的には情報検索と推薦システムについて学ぶことでSearch&Discoveryの基礎は押さえられると思われます。
情報検索 教養編
以下の書籍は専門的なことを特に知らなくても検索の全体像を知ることができます。また内容についても飽きない工夫がされていて読みやすいです。
情報検索 理論編
最もスタンダードな教科書が以下の本です。
こちらは大学の情報検索の基礎などでも使われることが多いようです。
原著はスタンフォード大学の情報検索の教科書として用いられています。
また、以下は検索のインターフェースについて学ぶのにおすすめ書籍です。
情報検索の評価については、以下の書籍が日本語で読めるものの中で最もよくまとまっています。
また、検索ではヒットしたアイテムを機械学習に基づいて並び替えるというランク学習(Learning to Rank)について以下の書籍でまとまっています。
第4章については検索と機械学習について全体にまとまっていて、おすすめです。
日本語訳はありませんが、以下の書籍がランク学習について非常によくまとまっています。
情報検索 システム構築編
実践的な検索システムの構築では検索に特化したOSSを使うことが多いですが、自分たちで1から作ることもあります。
以下の書籍は学ぶことに特にフォーカスしたものではありますが、非常に有益で検索システムの基本コンセプトについて学ぶことができます。
また、検索システムを構築する際によく利用されるアプリケーションであるSolrについては以下の書籍がとても良いです。構築のみならず運用などに関しても丁寧な記述がありとても参考になります。
情報検索 研究編
特に押さえておくべき国際カンファレンスを紹介します。
こちらのカンファレンスで採択された論文を読んでいくと最新の知識をキャッチアップすることができます。
ACM SIGIR(Special Interest Group on Information Retrieval)
ACM CIKM(Conference on Information and Knowledge Management)
WSDM: Web Search and Web Data Mining
なお、以下のリンクで論文誌を含めた情報検索の学会がまとまっているので合わせて確認していただけると良いかもしれません。
推薦システム
推薦システムに関しては以下の書籍が全体的にまとまっており、おすすめです。
こちらの書籍でも推薦システムについて学ぶことができます。
推薦システム 研究編
情報検索と同様に著名な国際会議を紹介します。
ACM RecSys(ACM Conference on Recommender Systems)
UMAP(User Modeling, Adaptation, and Personalization)
おわりに
今回はSearch&Discoveryを学ぶのに役立つ書籍等を紹介してみました。
これらの情報源を学ぶのに役立てていただけると嬉しいです。
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