エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
第6回 コンテンツベースのレコメンドシステムのHadoop実装[前編] | gihyo.jp
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
第6回 コンテンツベースのレコメンドシステムのHadoop実装[前編] | gihyo.jp
今回から、コンテンツベースのレコメンドのHadoopによる実装を紹介します。 おさらい:協調フィルタリン... 今回から、コンテンツベースのレコメンドのHadoopによる実装を紹介します。 おさらい:協調フィルタリング 第3回~第5回に紹介した協調フィルタリングでは、入力データに履歴、アイテム間の類似性を計算するためにコサイン関数を使いました。その結果、アイテムごとに類似性の高いアイテム、すなわち、各アイテムを評価(購入、ダウンロード、チェック、クリックなど)したユーザが他に評価したアイテム集合を見つけることができました。 このアイテム集合が、「このアイテムを評価している人はこのアイテムも評価しています」というタイプのレコメンドの基本情報で、アイテムベースのレコメンドになります。同じ履歴およびコサイン関数を使って、ユーザ間の類似性も計算できます。ここで前提としているのは、「ターゲットユーザ(レコメンドの対象ユーザ)と同じようなアイテムを評価するユーザは、ターゲットユーザと嗜好も似ている。したがっ