Rで学ぶ推薦システム - FANCOMI Ad-Tech Blog

こんにちは、サービス開発部 情報科学技術研究所の h_shinです。 Rで学ぶ推薦システム(recommendation system)について記事を書きたいと思います。 推薦システム(recommendation system) User-based Collaborative Filtering Item-based Collaborative Filtering とりあえず結果を見る Rソースについて 類似度評価方法の紹介 Euclidean distance(ユークリッド距離) Cosine similarity(コサイン類似度) Pearson correlation(相関係数) 推薦システム実装 評価データ生成 missing valueの問題点 類似度を求める関数作成 user-based collaborative filtering item-based collabor

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“実験に基づいた評価では、Pearson coefficient が全般的に精度がいいと言われてます。 Cosine similarityはitem-based collaborative filteringで精度がいいと言われてます”