これから推薦システムを作る方向けの推薦システム入門｜masa_kazama
イントロ「Amazonのこの商品をチェックした人はこの商品もチェックしています」や「YouTubeのあなたへのおすすめ」、「Twitterのおすすめユーザー」などのレコメンド機能は多くのWebサービスに組み込まれております。そのレコメンドによって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験はないでしょうか。 この記事では、レコメンドシステムの裏側はどのような仕組みになっているのか、そもそもレコメンドとはどういうものなのかを具体例を交えながら俯瞰できればと思います。レコメンドシステムのアルゴリズムの詳細には触れず、ビジネスにおいてどのような形で実装されているかにフォーカスしています。ネット上に公開されているレコメンドに関するスライドや記事、論文のリンクをまとめましたので、アルゴリズムの詳細などはリンク先の記事でご確認ください。 対象の読者は、自社のサービスにレコ
あなたの文章に合った「いらすとや」画像をレコメンド♪（アルゴリズム解説編） - Qiita
はじめに 本記事はあなたの文章に合った「いらすとや」画像をレコメンド♪シリーズの第2回、アルゴリズム解説編です。 文章を与えると、それに近い意味を持った「いらすとや」画像を探してレコメンドしてくれるアプリのアルゴリズムについて解説します。 機能概要は第1回、あなたの文章に合った「いらすとや」画像をレコメンド♪（機能概要編）をご参照ください。 アルゴリズムの概要 本アプリの基本的なアイディアは次のとおりです。 与えられた文や画像の説明文を、それぞれ文の分散表現（つまりはベクトル）に変換する。 与えられた文と画像の説明文の意味の近さを、それぞれの文の分散表現を使って計算する（意味の近さ = 2つのベクトルのなす角の小ささ = コサイン類似度の大きさとする）。 コサイン類似度が大きい説明文を持つ画像トップN個を選ぶことで、与えられた文と意味が近い画像を発見できる。 模式図にすると、次のようになり
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