LightFMから始める推薦システム入門

アドベントカレンダー 株式会社GENDAでデータサイエンティストをしているtoma2です。 この記事は、GENDAアドベントカレンダー2023の9日目の記事になります。 GENDAアドベントカレンダーでは、プロダクト開発や組織開発に関わるメンバーを中心に多様なテーマの記事を投稿しています。ぜひ、購読登録をしていただき12月25日までお楽しみください。 はじめに 最近、推薦モデルを調べる中でLightFMについて勉強したので、その内容をまとめとデータセットMovieLensでの実行例を示します。また、私が推薦モデルから推薦システムを作ろうとした際に躓いた、新規データへの対応やモデル更新といった実用的な内容も記載しています。 参考文献 こうもとさんのブログ「宇宙 日本 世田谷 機械学習」は、lightFMの理論から実用上の細かい点まで詳しく記載されており、大変参考にさせていただきました。 Li

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2023 / "LightFM: 名前の通り動作が軽くCPUで動き + 環境構築が比較的容易で入門に最適 / Pythonライブラリであるlightfmの完成度が非常に高い + データ形式の変換関数やloss functionなどが充実"