Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
【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
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GitHub - asmuth/recommendify: Generate recommendations using collaborative filtering
