@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00203858,
 author = {井手口, 裕太 and 大野, 善之 and 石坂, 一久},
 issue = {15},
 month = {Mar},
 note = {Top-N 推薦のための高精度かつ高速なアルゴリズムである SLIM のベクトル演算を用いた高速化手法を提案する．Top-N 推薦は，過去の購入履歴などを学習することでユーザーに推薦するアイテムを決定する問題であるが，膨大なデータを利用する学習時間の短縮が求めらている．SLIM はスレッド並列化が考慮されたアルゴリズムであるが，高性能ベクトルコンピュータ SX-Aurora TSUBASA で高速化するには，効率的なベクトル演算手法を開発する必要があった．本稿では，SLIM の主要処理に対するベクトル演算手法を提案し，SX-Aurora を用いた高速化を可能とする．Top-N 推薦でよく利用される MovieLens データセットを用いた評価では，提案する SX-Aurora を用いた SLIM は，2 ソケット Xeon に比べて 3.3 倍の高速であることを確認した．},
 title = {SX-Aurora TSUBASAによるSLIMの高速化},
 year = {2020}
}