推薦システム実践入門 - O'Reilly Japan

oreilly-japan/RecommenderSystems: 『推薦システム実践入門』のリポジトリ

1章　推薦システム

1.1 推薦システム

定義: 複数の候補から価値のあるものを選び出し、意思決定を支援するシステム

1.2 推薦システムの歴史

協調フィルタリング: メールをスコアリングし、有益なものを選び出す

Netflix、RecSysなどで加速

1.3 推薦システムの種類

3要素で整理可能

1.3.1 インプット（データの入力）

ユーザー・アイテムのコンテンツ情報:

• ユーザーのコンテンツ情報: 年齢や性別、住所などのプロフィール情報、アンケート情報
• アイテムのコンテンツ情報: カテゴリや商品説明文、発売日、価格、作者などの情報
• 内容ベースフィルタリング: コンテンツ情報を利用した推薦

ユーザーとアイテムのインタラクション情報:

• ユーザーがそのサービス内で行動した行動履歴
• 閲覧や購入、ブックマーク、評価などのアイテムに対するインタラクションデータ
• ユーザーがサービス内で行動すればするほど蓄積
• 協調フィルタリング: インタラクションデータを用いた推薦