各種レコメンドアルゴリズムの特徴をメモ。 間違いの指摘やご意見はお気軽に @ts_3156 までご連絡ください(^^) レコメンドとは 何かしらの「アイテム」をユーザーにおすすめする仕組みのこと。 アイテムは場合によって様々で、ECサイトなら商品、ニュースサイトならブログ記事、ツイッターならユーザーそのもの、がアイテムに当たる。 代表的なレコメンドアルゴリズムの種類 ルールベース 決め打ちレコメンド。 例：(今はA社とタイアップ中だから、)うちの商品を買った人にA社の商品をおすすめしよう コンテンツベース アイテム間の類似度に基づいたレコメンド。 例：野球のバットを買った人には野球のボールをおすすめしよう 協調フィルタリング レコメンドの話で一番話題に登るのはこのアルゴリズム。ユーザーの行動履歴からおすすめするアイテムを決める。アイテム情報を知らずにおすすめする点がポイント。アイテム情報を
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
「増井の本棚」と「svslabの本棚」は似ているにもかかわらず 「アカギ」「掌の中の小鳥」は「svslabの本棚」に含まれていないため、 これらの本は「svslab」への推薦候補と考えることができる。 このような計算を本棚行列の行や列に対して行なうことにより、 様々な有用な情報を取得することができる。 本棚演算のプログラミング 本棚データを扱うRubyライブラリを使って様々な本棚演算を実行できる。 増井への推薦本を計算 「増井の本棚」に含まれる本の傾向を判断して推薦を行なう演算を考える。 「増井の本棚」に内容が近い本棚の中には、 私が興味を持ちそうな本が含まれている可能性が高いと思われるので、 まず「増井の本棚」に近い本棚のリストを計算してみる。 require 'enzan' # 「増井の本棚」に近い本を持つ本棚のリストを取得 BookList.new('増井').similar.dum
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