※日経ソフトウエア 2018年11月号の記事を再構成

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”連載講座。最終回となる第12回は通販サイトでよく使われるレコメンド手法である「協調フィルタリング」を解説する。

協調フィルタリング

 協調フィルタリングとは、通販サイトなどのレコメンデーションで使われる手法だ。ユーザーの行動履歴や、ユーザーと嗜好の似た別のユーザーの行動履歴からお勧めの消費財を決定したりするのに使われる。協調フィルタリングは、「アイテムベース協調フィルタリング」と「ユーザーベース協調フィルタリング」に大別できる。通販サイトを例に、解説しよう。

 アイテムベース協調フィルタリングは、ユーザーの購入履歴を基に、購入したアイテムとは別のアイテムとの間の類似度を計算し、類似度の高いアイテムをお勧めする手法だ。例えば、商品Aは商品Cと一緒に購入されることが多いので、「商品Aを購入していてまだ商品Cを購入していない人に、商品Cをお勧めする」というものだ(図1)。

図1 ●アイテムベース協調フィルタリング
図1 ●アイテムベース協調フィルタリング
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