推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド

まえがき

「Amazonのこの商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています」「YouTubeのあなたへのおすすめ」「Twitterのおすすめユーザー」などの推薦機能は多くのサービスに組み込まれています。その推薦によって、ついつい商品をたくさん買ってしまったり、夜遅くまで動画を見てしまった経験があるのではないでしょうか。

このような推薦システムは、情報化が進んだ現代において幅広く活用されています。日々、YouTubeには新しい動画が大量にアップロードされ、Amazonでは新規の商品が大量に追加されています。膨大にあるアイテムの中から、ユーザーが自ら1つ1つアイテムを吟味していたら時間がかかりすぎてしまいます。そのため、大量のアイテムがあるサービスでは、推薦システムは必須の技術として活用されています。

そんな推薦システムですが、実は昔から私たちの身の回りに存在しています。たとえば、レストランでのおすすめメニュー、本屋さんでの人気書籍ランキングなども一種の推薦システムに当たります。昔から私たちは、日常の中で「何を食べようか」「どの番組を見ようか」などたくさんの意思決定をしています。そのような意思決定をしなければならない状況のため、意思決定を支援してくれるおすすめ情報を常に求めてきました。そして、情報化時代が到来したことで、日常で意思決定をする回数と選択肢の数が急増したことで、推薦システムの需要がますます高くなりました。

それに伴い、推薦アルゴリズムも飛躍的に発展してきました。今までの人気度ランキングなどの画一的なおすすめではなく、1人1人の興味関心にパーソナライズしたおすすめが可能になりました。最近の推薦システムは、自分以上に自分のことを理解してくれて、斬新で価値のあるものをおすすめしてくれます。推薦システムがあることで、たくさんある商品や動画の中から自分の好みに合ったものを素早く知ることができます。 ...