-WEB+DB PRESS Vol.49
--特別企画 基本から，大規模対応，精度の追求へ あの「オススメ」機能のしくみを探る［速習］レコメンドエンジン
---Part 1 ：レコメンドエンジン入門
---ユーザ／アイテム，メタベース／コンテンツベース，協調フィルタリング，選択の指針……紱永 拓之，岡野原 大輔
---Part 2 ：レコメンドエンジンの作成
---レコメンドの基本，特徴ベクトル，コサイン類似度，Rubyによるサンプルアプリ……紱永 拓之，岡野原 大輔
---Part 3 ：大規模データを用いたレコメンデーション
---Netflix Prize，大規模データへの方策，効率化，高速化……紱永 拓之，岡野原 大輔
---Part 4 ：本格的なレコメンデーション技術
---SVD，RBM，PLSI，Slope One...，さまざまな手法，抱える課題……紱永 拓之，岡野原 大輔
-WEB+DB PRESS Vol.57
--アルゴリズム実践教室 【第2回】レコメンドエンジン開発に挑戦――関連記事を導き出すしくみを知る……伊藤直也