pythonでアイテムベース協調フィルタリングを実装する - MovieLensを例に - Qiita

協調フィルタリングのうち、最もシンプルなアイテムベース協調フィルタリングをpythonで実装してみたので、Qiitaに晒してみます。 （なにぶん初めての実装なのでもし間違っている箇所があればご指摘を mm） 推薦の題材としては、MovieLens 100K Dataset を用います。詳しい解説はリンク先に譲るとして、ざっと言うと、1〜5 の rating で 映画を評価したデータです。 協調フィルタリングについて 協調フィルタリングは英語だと Collaborative filtering で「他人の評価を利用した口コミによる推薦システム」と言えます。 協調フィルタリングは下記のように分類することができ、アイテムベース協調フィルタリングはその中の一手法として位置付けられます。 メモリベース法 蓄積したデータを推薦時に直接用いるもの ユーザベース アイテムベース（★今回扱うもの） モデルベ