
■
353
23
章
リコ メ ンド シ ス テ ム
「ああ、造物主よ、造物主よ、どうして汝は、そもそもこれらの偽りの推薦状をつけて
人々を世の中に送り出すほど、そんなに不誠実であるのか!」(三谷法雄訳『アミーリア』より)
−
ヘンリー・フィールディング
●
18世紀イギリスの劇作家、小説家
「お勧め」の提供もデータに関する一般的な問題の
1
つです。
Netflix
は見たくなるだ
ろう動画を、
Amazon
は買いたくなるだろう商品を、
Twitter
はフォローしたくなるだ
ろうユーザを教えてくれます。この章では、お勧めを探すためにデータを利用する方
法を取り上げます。
すでに何度か登場している
users_interests
を、ここでも使います。
users_interests = [
["Hadoop", "Big Data", "HBase", "Java", "Spark", "Storm", "Cassandra"],
["NoSQL", "MongoDB", "Cassandra", "HBase", "Postgres"],
["Python", "scikit-learn", "scipy", "numpy", "statsmodels", "pandas"],
["R", "Python", "statistics", "regression", "probability"],
["machine learning", "regression", "decision trees", "libsvm"], ...