協調フィルタリングでアイテムの推薦をする - Qiita
みな味の好みがバラバラで、同じメニューでも人によって採点が高かったり低かったりしているようです。 似ている人を探す 何らかの対象に対して人々の評価が集まったとき、その傾向が似ている程度を決定する基準が必要になります。これを 類似性スコア (Similarity score) と言います。類似性スコアの算出にはさまざまな方法がありますが、上記の集合知プログラミングではユークリッド距離とピアソン相関係数が取り上げられています。いずれも 2 つの確率変数の間の関連度合いを表す尺度であり -1 から 1 の範囲を取ります。 ユークリッド距離 ここでは 平方ユークリッド距離 (Squared Euclidean distance) を使います。これはそれぞれの軸の上での差を求め、その二乗を累計するものです。つまり数式では def sim_distance(prefs, person1, person
コサイン類似度を使った記事推薦の仕組み メモ - Qiita
概要 コサイン類似度を使ったTwitteで記事推薦を行うWebRecommendというアプリケーションを2012年あたりに作っていたので、忘れてしまっているけど、ソースを読み解きつつ、メモしていきます。 WebRecommendとは WebRecommendは何かというと、 Twitterのユーザに対し、おすすめの記事を見つけ出して、Twitterのタイムラインに書き込むというサービスを作っていました。 ↓のように毎日twitterにおすすめの記事が投稿されるようなものです WebRecommendの仕組み Twitter連携部分などは本質と関係ないため省きます。 WebRecommendではツイッターのユーザー情報を見て、ユーザの興味関心のある単語を抽出します。 よくツイッターのユーザー情報の欄に自己紹介や、興味のあるものを書いている人がいますよね。 それを利用しています。 そのユーザー
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