[機械学習] AmazonのItem-to-ItemレコメンドをPythonで実装する - YoheiM .NETここではxが購入したアイテムを、空欄が未購入のアイテムを意味ます。 これを行列では以下のように表現することとします。 >>> import numpy as np >>> x = np.array([ [1,1,1,0,0,0], [1,1,0,0,0,0], [0,0,1,0,1,0], [0,0,1,1,1,0], [0,1,1,0,0,0], [1,1,0,1,1,0], [1,0,1,0,0,0], [0,0,0,0,0,1] ]) このデータから、アイテム1〜アイテム6のそれぞれについて、レコメンドするべきアイテムを計算してみたいと思います。 なおこのブログでは、行列表現にNumPyライブラリを使います。NumPyについては、[Python] 行列やベクトルを扱うことができるNumPyに入門でブログを書いていますので、そちらもご参照いただけましたら幸いです。 Item-to-It
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