ソーシャルメディア セカンドステージ：【第2回】レコメンデーションの虚実（2）?レコメンデーションの分類 (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの代表的手法 レコメンデーションには、いくつかのアプローチがある。とりあえずそのアプローチを俯瞰してみると、おおむね以下の5つに分類することができる。 （1）ルールに基づくレコメンデーション （2）コンテンツベースのフィルタリング （3）協調フィルタリング （4）統計学的なアプローチ （5）行動ターゲティング （6）ソーシャルネットワーキング ひとつずつ説明していこう。 （1）のルールに基づくレコメンデーションというのは、「ビジネスルール方式」とか「インテンショナル（意図的な）レコメンド」などと言った呼び方もある。例えば「美容室に髪を切りに来た人に、ヘアケア製品を勧める」「プリンターを買った人に、インクトナーを勧める」など、最初に「ある製品を買った人、ある行動をした人には、この製品やサービスを勧める」というルールを定めておく方法だ。このレコメンデーションはわかりやすいけれ
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協調フィルタリングによるリコメンデーション
潜在的な顧客にいかにその人が欲しい商品を勧めるかは広告主にとって重要な要素である。この手法はインターネットユーザのサイト閲覧履歴やクリック履歴などをもとにユーザの嗜好パターンを学習し、そのユーザが好みそうな商品を推薦するための一般的な手法である。 この手法では、複数のユーザのサイト閲覧履歴データを用いる。図１は、縦軸をユーザ、横軸をWebページとして、履歴のうちどのユーザがどのWebページをクリックしたかを表している。「１」はクリックしたことを表し、「０」はそうでないことを表す。ここで、データの埋まっていない部分について、他人のデータを用いてその人の嗜好を予測するのが本手法である。 このような協調フィルタリングの手法はいくつかあるが、代表的なのが相関係数法である。これは、ユーザAとユーザBの嗜好パターンに高い相関性がある場合に、ユーザAがクリックしたサイトXをユーザBに推薦するという方法で
人工知能の話題: 協調フィルタリング
レンタルビデオ店には非常にたくさんの映画があります．あまりに多すぎてどれが面白いかよくわかりません．そんなとき，面白そうな映画を選んでくれるシステムを推薦システム（recommender system）といいます． この推薦システムには二種類の主な実現方法があります．一つは，好きな監督・俳優・ジャンルなどを決めると，それにあった映画を見つけるという内容に基づくフィルタリング（content-based filtering）という方法です．そして，もう一つがここで紹介する協調フィルタリング（collaborative filtering）です．この映画は面白かったとか，この映画はつまらなかったとかの批評のデータをいろいろな人から集めておき，そのデータを参考にして，面白そうな映画を推薦する方法です． ここでは，協調フィルタリングの一つであるJ.RiedlらのGroupLensの方法(注1)を紹
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