推薦システム初心者におすすめの手法「行列分解」とは？ ～特異値分解からCB2CF法によるコールドスタート問題解決まで～

データをもとに、ユーザーが気に入りそうなアイテムを推薦する推薦システムは、通販サイトや求人サイトなど、生活のいたるところで利用されています。本連載では推薦システムについて学びたい開発者やデータサイエンティスト、およびプロダクトのユーザー体験を向上させたいと考えている方向けに、接触履歴情報のみを用いる「暗黙的フィードバック」を用いた推薦システムの概要と代表的なアルゴリズム、およびそれらの長所と短所を解説します。前回は、推薦システムの概要と、実装に必要なリソースを解説しました。今回は、推薦システムで最もポピュラーな手法である行列分解（Matrix Factorization）について説明します。 接触履歴を用いた推薦で最も一般的な手法：行列分解 推薦システムのトップ会議であるRecSysにおける2016年のチュートリアルでは、「もしたった一つの手段を選ばなければいけないのであれば、行列分解は最

[knok]

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