Pythonで英文類似記事検索アルゴリズム : TF-IDF, Cosine類似度 - Qiita
概要 急にリコメンドに興味を持ちまして、ニュースの類似記事検索アルゴリズムを試してみました。 アルゴリズムは、自然言語分野ではよく使われているTF-IDFとCosine類似度を用いました。 TF-IDFとは 文章をベクトル化するアルゴリズムの一つです。 TF : Term Frequency。単語の出現頻度。 IDF : Inverse Document Frequency。直訳すると「逆文書頻度」。 珍しい文字が入ると値が大きくなる為、単語の「希少性」を表しているとも言えます。 各文章の単語を抜き出し、全ての単語に対してTF(その文章が保持する単語数)とIDF(希少性)を掛け合わせたベクトルを作成します。このベクトルを用いることで、文章を用いた情報検索やクラスタリングが可能になります。 詳しくはこちらの記事などが分かりやすいです。 Cosine類似度とは 2つのベクトルがどれくらい同じ向
シンプルなコンテンツベースのレコメンデーション・エンジンをPythonで実装する | POSTD
ECサイト向けのレコメンデーション・エンジンを構築すると仮定しましょう。 構築する方法としては、コンテンツベースか協調フィルタリングを使用する2つの進め方があります。それぞれのメリットとデメリットを見てみましょう。そして、コンテンツベースエンジンを 簡単に実装する方法 について探りましょう(Herokuにデプロイ可能です)。 コンテンツベースを使用するとどのようになるのか先に知りたい方は、ほぼ同じレコメンデーション・エンジンが Groveの商品（紹介）ページで使用 されていますので、見てみてください。 コンテンツベースのレコメンデーション・システムはどのように機能するのか 商品説明や商品名、価格などの実際のアイテムプロパティなどが使用されるため、コンテンツベースシステムで構築されていると周りには思われているのではないでしょうか。これまで一度もレコメンデーション・システムの使用を検討したこと
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