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ブックマーク / qiita.com/birdwatcher (1)
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1: 購入 0: 閲覧(したが購入してない) -: 未観測 ユーザーベース型 ユーザー同士の類似度を計算 ﹁あなたと購入履歴の似たユーザーはこんな商品を買っています﹂ 行を各ユーザーのベクトルとみなして、似たユーザーを見つける︵上位N人︶ 似たユーザーが購入しているアイテムを推薦する︵N人の平均値などで購入しそうな順に提示︶ アイテムベース型 アイテム同士の類似度を計算 ﹁この商品を買ったユーザーはこんな商品も買ってます﹂ 列を各アイテムのベクトルとみなして、類似度の高いアイテムを推薦する︵上位M件︶ 類似度計算には、コサイン類似度やJaccard類似度が使われる。 類似度を計算する際に、未観測﹁-﹂は適当な値︵0, 0.5など︶で埋めるか、無視をする。 ログデータを使うため、情報の少ない新規アイテム/新規ユーザーに弱いコールドスタート問題がある。 コンテンツベースフィルタリング アイテム
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2024/06/12
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