【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ - Qiita
※この表は神嶌 敏弘先生が人工知能学会誌に連載した解説記事『推薦システムのアルゴリズム』から転載したものです。 アルゴリズムの説明 ■ 協調フィルタリングとは アイテム利用者の行動履歴を元にレコメンドする方法です。Amazonの『この商品を買った人は、こんな商品も』機能が有名です。協調フィルタリングによるレコメンドはユーザの行動を元にレコメンドする方法です。 ■ 内容ベース（コンテンツベース）フィルタリングとは アイテムの特徴ベクトルで類似度ソートしてレコメンドする方法です。 グルメサイトでユーザが入力した『新宿・エスニック料理』というキーワードに関連付けられたお店が表示される場合が該当します。内容ベースによるレコメンドはアイテムの特徴を元にレコメンドする方法です。 特性の詳細について ■ 多様性 協調: o 内容ベース: x 内容ベースでは商品内容に記載されていない情報はレコメンドされま
Pythonでコンテンツベースのレコメンドを作ったときに参考にしたURL
21 Nov 2015 とある経緯でPythonでコンテンツベースのレコメンドを習作として軽く作ってみました。その際に参考にしたURLをまとめておきます。 レコメンドについての説明で参考にしたURL レコメンドには様々な種類がありますが、その辺りを理解する上で役にたったサイトや書籍はこちらです。 【レコメンド】内容ベースと協調フィルタリングの長所と短所・実装方法まとめ こちらは協調フィルタリングの説明がメインのため今回の実装方法と異なりますが、非常にわかりやすく説明されておりおススメ。 プログラマのための文書推薦入門 コンテンツベースでの推薦についてまとめられています。今回のテーマだとこの資料がかなり有用でした。 『簡単・高速』なAmazonっぽいレコメンドcf_recommenderを開発して公開 協調フィルタリング（レコメンド）をredisとpythonで実装してみた こちらも同じ人の
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
