お昼は昭和食堂 ( 秋葉原 ) の290円弁当がデフォルトの Hattori です。安! 今回は前回に引き続き、推薦の話をしようと思います。 前回はアクセスログを使って関連するアイテム ( 芸能人 ) を推薦するという話だったのですが、今回は明示的な評価データがある場合に、それを使って、ユーザーの未評価アイテムの評価予測をするという話をします。 例えば、世の中の大半のレビューサイトにはユーザーの5つ星評価を投稿できるしくみがあります。Amazon、食べログ、PlayStation Network ( ゲームレビュー ) などなど例をあげればキリがありませんが、そういったユーザーがつけてくれた5つ星のデータを使って、ユーザーの好みのアイテムを推薦しようという話です。 実はこういった話は学術的には典型的なテーマになっていて、手法もほぼ確立されています。具体的には "協調フィルタリング" という
![『MatrixFacorization を使った評価予測 ―アルゴリズムシリーズ 3―』](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d7865c3be80ede97fa08c68916052445dcd7cb19/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstat.ameba.jp%2Fuser_images%2F20110810%2F09%2Fprincipia-ca%2Fb6%2F01%2Fp%2Fo0392035511406817996.png)