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Elasticsearchを利用したレコメンドシステム | 株式会社CyberOwl
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ドキュメントの登録、インデックスの作成、マッピングの定義、データの検索などは全てREST API形式のエ... ドキュメントの登録、インデックスの作成、マッピングの定義、データの検索などは全てREST API形式のエンドポイントにjsonデータを渡すことで実行できます。 インデックスを作成する際、日付形式などデータから推測できるものは自動でマッピングを定義してくれます。 マッピングは自分で定義することもできます。 フィールドの型以外に、言語解析の方法などが定義できます。 機械学習に頼ることは正解なのか? レコメンドシステムを作る時、基本的に2つのアプローチが候補に上がります。コンテンツベースフィルタリング(内容ベースフィルタリング)と協調フィルタリングです。 コンテンツベースフィルタリング 特徴を持つ商品でA・B・Cがあり、ユーザがそれらに対し「好き/お気に入り」といった特徴が見られるとき、ユーザの好みや趣向の特徴と商品の特徴の類似度を元に、ユーザが好むであろう商品のリストを見つける事ができます。