最近線形代数についていろいろ読みなおしたりしてるのですが（線形代数チートシートを前の記事でまとめてあります），その一環でレコメンドアルゴリズムについていくつか試してみたので，それを解説します．順序としては，基本の協調フィルタリング（ユーザベースド，アイテムベースド）→特異値分解（SVD）→非負値行列因子分解（NMF）になります． 基本的な考え方 ここで取り扱うのは，すべて以下のようなユーザ×商品のマトリックスをベースとしたレコメンドになります*1．ここでは映画レンタルサービスを例にして考えます．6人のユーザが，4つの映画*2のうちレンタル視聴したものについては，1-5点の5段階評価を行いました．0になっているものは「みていない」ということになります． まずはざっと評価の状況をみると，「千と千尋の神隠し」が最もよく視聴されていて，6人中4人がみています．次にみられているのは「となりのトトロ」
相関係数とは？ 相関係数については、８月のエントリーを参照してもらうと良いかと思います。 「相関係数」ってなんですか？ -意味と利点と欠点をわかりやすく- - Data Science by R and Python 簡単に説明しておくと、相関というのは「2つの変数の間に存在する、直線的関係」を指しています。相関係数というのは、その直線度合いを0~1の数字で表したものと言えます。ただし、値には大小関係しかありません（相関係数0.8は、相関係数0.4のときよりも2倍相関が強いという意味ではないので注意してください）。 さて、データの分析・解析に関わらず、いくつかの変数があるデータでは、相関係数を計算して、変数の間に関係があるかをチェックするのが一般的です。前のエントリーにもあるようにこれは「直線的な関係」しか調べられないですし、色々と制約もあり、いちいち確認するのは面倒ですが、それでも使い勝
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