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各種レコメンドアルゴリズムの特徴・計算方法まとめ
各種レコメンドアルゴリズムの特徴をメモ。 間違いの指摘やご意見はお気軽に @ts_3156 までご連絡ください(^^) レコメンドとは 何かしらの「アイテム」をユーザーにおすすめする仕組みのこと。 アイテムは場合によって様々で、ECサイトなら商品、ニュースサイトならブログ記事、ツイッターならユーザーそのもの、がアイテムに当たる。 代表的なレコメンドアルゴリズムの種類 ルールベース 決め打ちレコメンド。 例：(今はA社とタイアップ中だから、)うちの商品を買った人にA社の商品をおすすめしよう コンテンツベース アイテム間の類似度に基づいたレコメンド。 例：野球のバットを買った人には野球のボールをおすすめしよう 協調フィルタリング レコメンドの話で一番話題に登るのはこのアルゴリズム。ユーザーの行動履歴からおすすめするアイテムを決める。アイテム情報を知らずにおすすめする点がポイント。アイテム情報を
協調フィルタリングについてまとめてみた。 - Analyze IT.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
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