Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
【簡単解説】協調フィルタリングの計算方法 - Kysmo’s Tech Blog
こんにちは！ 株式会社キスモのPythonエンジニアの久保です。 後半の今回は前半の協調フィルタリングの概要に続き、具体的な計算方法の例をお伝えします。 計算の流れ 協調フィルタリングの計算の流れは大きく3つに分けられます。 * 評点行列の作成 * 類似度行列の作成 * 推薦スコアを計算 具体例 評点行列の作成 まずは、評点の作成です。ユーザーがアイテムにつけたポイントを下の図のように行列にまとめます。 ユーザー1-8のアイテムA-Kに対する評点を表しています。「0」は、アイテムに評価をつけていないことを意味します。これらの「0」のついたアイテムに対し、ユーザーへの推薦度を計算していきます。 類似度行列の計算 続いては、推薦するユーザーと嗜好の類似したユーザーとの度合い（類似度）を計算します。 類似度の計算方法ですが、ここでは基礎的は2つの計算方法を紹介します。 * ユーグリット距離 *
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