)に対して「君の名は。ここで「ん?」と思った方がいるかもしれません。ジャンル『恋愛』なの?」「もっと色々な特徴あるんじゃないの?」と。実はコンテンツベース手法には次の弱点があります。1特徴設定に専門性(ドメイン知識)が求められる2特徴の多様性に欠けるそこで協調フィルタリングの出番です。filtering)※アイテムベース協調フィルタリングにはアイテムベースとユーザベースとありますが、ここではアイテムベースの説明をします。協調フィルタリングではコンテンツの特徴ではなく購買履歴に着目します。各コンテンツがどんなものなのかという特徴を職人が知恵を凝らして設定するのではなく、「ユーザからの評価は?」「どんなコンテンツと一緒に購入された?」といった購買履歴を分析して特徴抽出します。コンテンツベース手法には1専門性が求められる、2多様性に欠けるという弱点がありましたが、購買履歴を分析するので手動の特徴設定が不要(1)、購買行動はコンテンツの特徴に基づいて発生する(2)ことから弱点を解決しています。ここでいう特徴とはジャンルや作家といった明確なものではなく、「こんな人たちに売れてる」という程度の曖昧な数値です。推薦とは「コレが好きな人はコッチも好きだろうな」というコンテンツ同士の類似度が必要で、コンテンツがどんな特徴を持っているか曖昧でも成り立つのです。filtering)※ユーザベース同じく購買履歴に着目します。先ほどはコンテンツを分類しましたが今回はユーザを分類します。この背景には「ユーザの購買行動には傾向と特徴があり、分類可能である。」という仮定があります。そこでユーザ類似性を算出して「似たユーザには同じものを推薦すればいい。」という考えから、何を推薦するのか決定します。以下のGifがわかりやすいのでご覧ください。購買履歴がないと協調フィルタリングは使えません。新規ユーザや新商品には適用できない問題があります。新商品は誰もまだ購入していないため「この商品は誰にも買われていません」という結果になります。市場投入してしばらく経つのに購入されてないならレコメンドしないのが正解ですが、市場投入したばかりで購入履歴がないからレコメンドしないのは不適切ですよね。好みを持つユーザや、今までに類がないような斬新な商品といった少数派には、類似するものを見つけられないため協調フィルタリングが有利に働かないという問題も報告されています。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。京都の某メーカーにて機械学習・IoT・ビッグデータを扱う。