要素数を表現しています。共に評価付されたアイテムの平均値を計算します。共に少なくとも1回は評価されたアイテムと定義します。直感的には、1人よりも10人のユーザーと行ったようにより多くのユーザーの評価値を基に算出したほうが、信頼性の高い予測になると考えられます。そこで個々の偏差の重みを共に評価された回数として、重み付けを行うことを考えます。以下のような、評価値データベースを考えます。3この評価値データベースでaliceのitem3の評価値を予測することを目的とします。One予測で評価値を予測します。共に評価されている回数が2回であるitem1とitem3があります。user1においては、item3に対してitem1よりも2ポイント高い評価付けをしています。user2においては、item3に対してitem1よりも1ポイント低い評価付をしています。共に評価されている回数が1であるitem2とitem3があります。user1においては、item3に対してitem2よりも3ポイント高い評価付けをしています。総合的な予測値は、共に評価された回数を考慮に入れるため、重み付けをして計算します。これをPythonで実装したコードを以下に示します。One予測はかなり直感的でわかりやすいにも関わらず、一般的なユーザーベースやアイテムベースよりも比較的良い精度をだすみたいです(もう少しサーベイは必要だとは思いますが・・・)。今度はMovieLensのデータセットで精度評価をしてみたいですね。気が向けば追記します。推薦システムで使用される潜在的意味解析について説...2019-02-21ユーザーベース協調フィルタリングを実装してみたamazonやNetflixのレコメンドに用いられている推薦システムのう...2018-10-14numpyのarrayで複数の要素が配列内に存在するか判定するnumpyのarrayで複数の要素が配列内に存在するかを判定する。情報検索における潜在意味解析ユーザーベース協調フィルタリングを実装してみた月別アーカイブはてなブログをはじめよう!leisurelabさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。