Pythonでレコメンドシステムを作る(アイテムベース協調フィルタリング) - け日記
今回もお寿司データセットを使って、推薦システムを作ります。 www.kamishima.net 前回と同様、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pythonファイルと同じディレクトリにコピーしておきます。 import numpy as np scores = np.loadtxt('sushi3b.5000.10.score', delimiter=' ') print('scores.shape: {}'.format(scores.shape)) # scores.shape: (5000, 100) print('scores[0]:\n{}'.format(scores[0])) # scores[0]: # [-1. 0. -1. 4. 2. -1. -1. -1.
Pythonで簡単な協調フィルタリングを実装するためのノート - Qiita
この記事について Pythonで 協調フィルタリング のアルゴリズムを簡単に書いてみる 協調フィルタリングはいわゆる「これを見ている人はこれも見ています」の仕組みのアレである。 ここで扱っているのは非常に簡単なアルゴリズムなので、実際に何かの用途にそのまま使えるようなものではないが、協調フィルタリングアルゴリズムのHow to Workを簡単に理解するには役立つだろう。 この記事のコードを実際に書いてみれば、「これを見ている人はこれも見ています」のロジックはコンセプト自体はそれほど難解ではないということが理解いただけると思う。 協調フィルタリングを勉強するのに有用なサイト なお、この記事で扱っているコードはこのサイトを参考にしている。 英語を読むのに抵抗がない諸氏はオリジナルのサイトを読んでも良いだろう。 その他、レコメンドシステムのコンセプトを勉強するのに有用なサイトを幾つか列挙する 特
レコメンド研究のあれこれ
2. 0: 参考文献 Recommender Systems Handbook 2nd • この本がベース • 1冊249ドル（Amazonで22,629円） • 章ごとにも買えます（1章29.95ドル） • 第１版と第2版で内容違うので注意 3. 0: 参考文献 オススメスライド • The Recommender Problem Revisited • Interactive Recommender Systems • Cross-Domain Recommender Systems • Mining Social Networks for Recommendation • Learning to rank for recommender systems • Web Personalization and Recommender Systems • Frontiers in E-com
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