実装して理解するレコメンド手法〜協調フィルタリング
前回に引き続き、推薦システムで用いられるレコメンド手法を紹介していきます。 今回のテーマは協調フィルタリング(Collaborative Filtering)の実装方法です。 協調フィルタリングは、多くのユーザから嗜好データを収集することで、ユーザが好むであろうアイテムを予測する手法で、大きく以下の4つのタイプに分類できます。 メモリベース(Memory-based) モデルベース(Model-b […]
Word2Vec
Word2Vecで特定のwordを除外してmost_similarする方法
レコメンドタスクでgensimのWord2Vecを利用する場合、特定のword(アイテム)を除外した上で類似度上位N件をmost_similarで出力したいことがあると思います。 しかし、現時点のgensimのWord2Vecではmost_similarに特定のwordの除外機能がないので以下の対応が必要です。 topNを増やしてmost_similar後に特定wordを除外する 学習データで特定 […]
行動履歴をもとに協調フィルタリングとWord2Vecでレコメンドしてモデルの精度を評価する
レコメンド関連の勉強のために使えるデータを探していたところ、Kaggleで丁度良いデータセットがあったので、今回はユーザの行動履歴をもとにアイテムをレコメンドする方法とそのレコメンドモデルを評価する方法を説明します。 使用するアルゴリズムは古典的なアイテムベース協調フィルタリングと、割と新しい手法であるWord2Vec(アイテムを分散表現するのでitem2vecとも呼ばれます)です。 Word2V […]