担当：北澤 拓也
題目：異常検知と情報推薦の接点
概要：
機械学習の応用先として盛んに研究されている異常検知と情報推薦という2種の問題は、その難しさやアルゴリズムが備えていると望ましい性質において類似点が多数挙げられる。
本発表ではこのことを議論すると共に、Huangら[1] によって提案された異常検知手法を継承した新たな推薦手法について、その有効性を考察する。
手法[1] は行列の基底を近似的に求める手法[2] に基づいており、ハイパーパラメータが単純であることや、出力値（異常度）が解釈しやすいことなどが実用上の特徴である。
参考文献：
[1] H. Huang and S. P. Kasiviswanathan. Streaming Anomaly Detection Using Randomized Matrix Sketching. PVLDB, 9(3):192–203, Nov. 2015.
[2] E. Liberty. Simple and Deterministic Matrix Sketching. In Proc. of KDD 2013, pages 581–588, Aug. 2013.
