Word2Vec最近理論よりなことばかりやっていたので今回は実際のデータを使った解析をやってみます。今回使うデータは、読書メーターからクロールさせてもらって作成した、ユーザーに紐付いた読書履歴のデータです。本を読んだかがわかるようなデータになっています。一例は以下のような感じです。朋子この人はミステリーが好きなのかもしれませんね。先の例は作者でしたが、これと同じように本のタイトルも取得しています。気づいたら案外大きいデータセットになっていました。このうち今回は本のタイトルのデータを使って、本のクラスタリングをやってみたいと思います。github.com方法さてどうやってクラスタリングをやっていくか、ということですが、基本的なアイディアは「読書の履歴にたいする各本は、文章に対する単語の関係と似ているのではないか」という仮説です。ユーザーは一定の嗜好パターンを持っていて、それに基づいて読む本を決めているはずです。これは文章がある意味合い(例えば新聞記事とかラブレターとか)を持っていて、その意味合いによって出現する単語の分布が異なる、ということによく似ています。このことから、文章と単語の関係から単語の意味表現を得たり、クラスタリングを行うような手法は、読書の履歴から本の特徴を得る場合にも用いれるはずです。