レコメンドつれづれ ～1-2. 協調フィルタリングの実装 ～ - Platinum Data Blog by BrainPadこんにちは、アナリティクスサービス本部の小田です。本連載ではレコメンデーションシステムについて、気の向くままにゆるゆると考察を行っています。第1回ではユーザベース協調フィルタリングの概念およびロジックについて考察を行いました。そして今回、ようやく訪れた連載第2回は、ユーザベース協調フィルタリングを実装し、実際のデータに対して適用してみたいと思います。 ■今回やること MovieLensデータセットでの協調フィルタリングによる推薦 Rパッケージ{recommenderlab}を利用した協調フィルタリングの適用 協調フィルタリングのスクラッチ実装 協調フィルタリングをスクラッチで実装する前に、まず既存のパッケージを使って手っ取り早く試してみたいと思います。協調フィルタリングのようなポピュラーなアルゴリズムはパッケージとして出回っていますので、適用するだけならRでもPythonでも2-3行で可能
