毎度のごとく備忘録です。今回は情報推薦の中でもわりとメジャーなユーザーベース協調フィルタリングをpythonにて実装していきます。
ユーザーベース協調フィルタリングの流れとしてはこうです。
①ユーザーのアイテムに対する評価値をもとに、ユーザー同士の類似度を求める。
②類似度の高いユーザーを何名か抽出。
③対象ユーザの未評価アイテムについて②のユーザーの評価値から予測評価値を算出し、予測評価値の高いアイテムを対象ユーザーに推薦。
つまりは「ユーザーAに似た人ならユーザーAが好むものを好むであろう。」
という考えからユーザー同士が協調しあっているということでユーザーベース協調フィルタリングと呼ばれています。