May 2022
Beginner to intermediate
296 pages
4h 14m
Japanese
ユーザー間型メモリベース法の代表的な手法であるGroupLensの手法†1を例に数式も用いながら詳細なアルゴリズムを説明します。
[†1] P. Resnick, N. Iacovou, M. Suchak, P. Bergstrom, and J. Riedl, “GroupLens: An open architecture for collaborative filtering of Netnews,” In Proc. of the Conf. on Computer Supported Cooperative Work, pp. 175-186 (1994).
図B-1 ユーザー1のアイテムE、アイテムFへの評価値を予測する
ここでは、図B-1のような評価値行列が与えられている上で、ユーザー1が未評価であるアイテムEとアイテムFのうちどちらを好むのかを予測するという問題を考えます。つまり、すでに得られているユーザー1と他のユーザーの評価値から、ユーザー1のアイテムEとアイテムFへの予測評価値を計算することになります。
ここで、アルゴリズムの説明に用いる記号について説明します。まずシステム内の全ユーザーの集合を、全アイテムの集合を ...
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