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Microsoft Recommendations API (2) - Qiita
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概要 前回 は Microsoftの Recommendations API の仕様や基本的な使い方を調べた。 今回はもうすこし詳... 概要 前回 は Microsoftの Recommendations API の仕様や基本的な使い方を調べた。 今回はもうすこし詳しく、各種ビルドタイプの使い方や、評価値の意味を見てみる。 ビルドタイプ Recommendationビルドタイプ User-to-Item, Item-to-Item のレコメンデーションが可能なモデルをビルドする。 アルゴリズムは Matrix Factorization1 (商品xユーザ)の表から行列分解によって商品ごとの特徴,ユーザごとの特徴 をそれぞれ抽出し、未知の商品xユーザの組み合わせの相性を推定する。 行列分解によるアルゴリズムの特徴として、"Coldアイテム" (=追加されたばかりで誰も購入しておらず情報が無い商品) にも自然に対応できるという利点がある。 FBT (Frequently Bought Together) ビルドタイプ Item