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cosine similarityの重み付けを使った、パーソナライズできるrecommender systemのベースライン - メモ帳
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cosine similarityの重み付けを使った、パーソナライズできるrecommender systemのベースライン - メモ帳
アイテム情報とユーザー情報を組み合わせた、パーソナライズされた推薦を行う基本的なシステムを紹介し... アイテム情報とユーザー情報を組み合わせた、パーソナライズされた推薦を行う基本的なシステムを紹介します。重み付けしたcosine similarity (コサイン類似度)によるシンプルな手法です。いわゆるcontent-basedなrecommendになっています。 機械学習を使った推薦システムでは、metric learningやautoencoderなどで高尚な特徴量に変換し、類似度の大きさを指標としたものが派手な話題性の高い手法だと思います。しかし、これらの手法は直感的でないので、うまく学習できないと全く使えないものになると思います。そこで、保守的な、ベースラインとして使う想定の手法を紹介したいと思います。 推薦システム まずは、recommendの概要を簡単にまとめます。 recommnedは主に以下の2種類のアルゴリズムが使われます。 content-based (コンテンツベース