Pythonでレコメンドシステムを作る(ユーザベース協調フィルタリング) - け日記Pythonで協調フィルタリングを実装して、お寿司を推薦するシステムを作ってみます。 データセット 今回は寿司ネタの嗜好評価を集めたSUSHI Preference Data Setsを使います。 5000人が寿司ネタ100種類に対して5段階で評価(欠測値有り)したデータセットで、以下で公開されています。 www.kamishima.net まずはデータをロードします。 上記サイトのAll Data Setからsushi3-2016.zipをダウンロード・展開して、sushi3b.5000.10.scoreファイルをカレントディレクトリにコピーしておきます。 全体では5000行100列(5000人×寿司ネタ100種類)の構成となっており、各要素には評価値0〜4(値が大きいほど、好き)と、欠測値-1がセットされています。 import numpy as np scores = np.load
