自作レコメンドで最適な読書体験をしたい - にほんごのれんしゅう最適な読書体験をしたい アマゾンなどでレコメンドされる本を上から見ていても読書体験がそんなに良くありません。 本の売り上げランキングなどは、大衆に受ける本がほとんどであり、少々独特なセンスを持つ人たちにはそんなに受けが良くないです。 結果として現状の解決策がSNSや人づてに聞き及ぶぐらいしかないのとジャケ買いなどがせいぜいです どうあるべきかを考えるとき、仮に他人の本棚を知ることができれば、集合知と機械学習を用いて自分に向いているだろう本をレコメンドさせることができます 会社の技術共有会の小話で話した話 Matrix Factorization 2000年台のNetflix Prizeからある伝統的な手法で、シンプルで動作が早く、ユーザが多くアイテムの数がとても多いときに有効な手法です。 DeepLearningでも実装できるし、sklearnなどでも関数が用意されています。 コード 自分
