レコメンデーションシステムをどのように実装しますか？
質問者：ダーリン・レノーディン|最終更新日：2020年6月11日
カテゴリ：テクノロジーおよびコンピューティングWeb会議
これは、ユーザーベースのコラボレーティブレコメンダーシステムを実装するために必要な手順の概要です。
- ユーザーと製品に関する情報を収集して整理します。
- ユーザーAを他のすべてのユーザーと比較します。
- ユーザーAが使用していないが、類似したユーザーが使用している製品を検索する関数を作成します。
- ランク付けしてお勧めします。
レコメンデーションエンジンは基本的に、アルゴリズムとデータを利用して特定のユーザーに最も関連性の高いアイテムをレコメンデーションするデータフィルタリングツールです。または、簡単に言えば、彼らは「ショップカウンターガイ」の自動化された形式に他なりません。あなたは彼に製品を求めます。
また、Amazonのレコメンデーションシステムはどのように機能するのでしょうか。 Amazonは現在、アイテム間の協調フィルタリングを使用しています。これは、大量のデータセットにスケーリングし、高品質の推奨事項をリアルタイムで生成します。このタイプのフィルタリングは、ユーザーが購入および評価した各アイテムを類似のアイテムと照合し、それらの類似のアイテムを組み合わせてユーザーの推奨リストにします。
同様に、レコメンデーションシステムにはどのアルゴリズムが使用されていますか？
協調フィルタリング（CF）とその変更は、最も一般的に使用される推奨アルゴリズムの1つです。データサイエンティストの初心者でも、履歴書プロジェクトなどの個人的な映画推薦システムを構築するために使用できます。
レコメンデーションシステムの種類は何ですか？
主にメディアとエンターテインメント業界で機能するレコメンダーシステムには、主に6種類あります。コラボレーティブレコメンダーシステム、コンテンツベースのレコメンダーシステム、人口統計ベースのレコメンダーシステム、ユーティリティベースのレコメンダーシステム、ナレッジベースのレコメンダーシステム、ハイブリッドレコメンダーシステムです。 。
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なぜレコメンデーションシステムが必要なのですか？
A推薦システムは、ユーザのためのアイテムのセットの将来の嗜好を予測することが可能なシステムを参照して、上部のアイテムを推薦します。現代社会でレコメンダーシステムが必要な主な理由の1つは、インターネットの普及により、人々が利用する選択肢が多すぎることです。
コンテンツベースのフィルタリングとは何ですか？
コンテンツベースのフィルタリングは、コグニティブフィルタリングとも呼ばれ、アイテムのコンテンツとユーザープロファイルの比較に基づいてアイテムを推奨します。各アイテムのコンテンツは、一連の記述子または用語、通常はドキュメントで使用される単語として表されます。
レコメンデーションエンジンは何に基づいていますか？
レコメンダーシステムとも呼ばれるレコメンデーションエンジンは、利用可能なデータを分析して、本、ビデオ、仕事など、Webサイトユーザーが興味を持つ可能性のあるものを提案するソフトウェアです。
コンテンツレコメンデーションエンジンとは何ですか？
コンテンツレコメンデーションエンジンは、Webページの特定の領域で提案されたコンテンツを提供します。コンテンツレコメンデーションエンジンは、ユーザーの行動に基づいてデータを収集および分析します。このデータは、パーソナライズされた関連性のあるコンテンツまたは製品の推奨事項を提供するために使用されます。
レコメンデーションエンジンは機械学習ですか？
レコメンデーションシステムは、機械学習と人工知能（AI）の手法を使用して、ユーザーにアイテムのレコメンデーションを提供します。たとえば、オンライン書店では、機械学習（ML）とデータサイエンスアルゴリズムを使用して本をジャンル別に分類し、特定の本を購入するユーザーに他の本を勧めることができます。
レコメンダーは機械学習ですか？
彼らはレコメンダーシステムと呼ばれる機械学習技術を使用しています。実際には、レコメンダーシステムには、ユーザーに「関連する」アイテムを提案できる一連の手法とアルゴリズムが含まれます。レコメンダーシステムは、一般に、協調フィルタリングとコンテンツベースのシステムの2つの主要なカテゴリに分類されます。
レコメンダーシステムで使用されているアルゴリズムはどれですか？
レコメンダーシステムで使用される3つの基本的なアルゴリズムは次のとおりです。
- パーソナライズされていない推奨者。
- パーソナライズされていない推奨者。
- コンテンツベースの推奨者。
- 協調フィルタリング。
- 協調フィルタリング。
- コンテンツベースの推奨事項。
- 協調フィルタリング。
- コンテンツベースの推奨事項。
相関フィルタリングとは何ですか？
また、社会的なフィルタリングと呼ばれる協調フィルタリングは、他の人の推薦を用いて情報をフィルタリングします。これは、過去に特定の項目の評価に同意した人が、将来再び同意する可能性が高いという考えに基づいています。
製品の推奨事項とは何ですか？
製品の推奨は、基本的に、ユーザーが購入したいアイテムを予測して表示しようとするフィルタリングシステムです。レコメンデーションエンジンは基本的に、アルゴリズムとデータを利用して特定のユーザーに最も関連性の高いアイテムをレコメンデーションするデータフィルタリングツールです。
推奨事項をどのように評価しますか？
レコメンダーシステムの評価
- ランキングとしてのおすすめ。ランキングタスクとして推奨にアプローチします。つまり、最も関連性が高く、ユーザーに表示する予定の比較的少数のアイテムに主に関心があります。
- ランキング指標。
- NDCG。
- フィードバックの形式。
- 弱くて強い一般化。
- 新規ユーザーの処理。
- 多いほど良いです。
協調フィルタリングとはどういう意味ですか？
協調フィルタリング（CF）は、レコメンダーシステムで使用される手法です。より新しい、より狭い意味での協調フィルタリングは、多くのユーザーから好みや好みの情報を収集する（協調する）ことによって、ユーザーの興味について自動予測（フィルタリング）を行う方法です。
Netflixレコメンデーションエンジンはどのように機能しますか？
レコメンデーションシステムは、さまざまな場所から収集されたデータをまとめて機能します。再生を押してテレビ番組や映画を見るたびに、 Netflixはアルゴリズムに情報を提供して更新するデータを収集しています。見れば見るほど、アルゴリズムは最新のものになります。
パーソナライズされた推奨事項とは何ですか？
パーソナライズされた推奨事項は、ユーザーの行動に基づいています。
これらは、顧客が現在検討しているものと一緒に頻繁に表示、検討、または購入されたアイテムです。これらは、大量の過去のユーザーデータに基づいてパーソナライズされた推奨事項です。 レコメンデーションエンジンは通常何に基づいていますか？
オンラインレコメンデーションエンジンは、競合フィルタリングを使用して、複数の類似ユーザーが好む可能性のあるコンテンツを決定する一連の検索エンジンです。設計者とエンジニアは、設計プロセスを繰り返して、設計のさまざまな部分に対処したり、設計をさらに改善したりします。
コンテンツベースのレコメンデーションシステムとは何ですか？
コンテンツベースのレコメンデーションシステムは、ユーザーのプロファイルに基づいてアイテムをユーザーにレコメンデーションしようとします。ユーザーのプロファイルは、そのユーザーの好みや好みを中心に展開します。これは、ユーザーがさまざまなアイテムをクリックした回数や、おそらくそれらのアイテムを高く評価した回数など、ユーザーの評価に基づいて作成されます。
あなたが使用した例を示すレコメンダーシステムは何ですか？
Netflix、YouTube、Tinder、Amazonはすべて、使用されているレコメンダーシステムの例です。システムは、ユーザーの選択に基づいて、関連する提案をユーザーに促します。レコメンダーシステムは、ニュースWebサイトのエクスペリエンスを向上させることもできます。
レコメンダーシステムはどこで使用されていますか？
レコメンダーシステムはさまざまな分野で利用されており、Netflix、YouTube、Spotifyなどのビデオおよび音楽サービスのプレイリストジェネレーター、Amazonなどのサービスの製品レコメンダー、FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアプラットフォームのコンテンツレコメンダーとして最も一般的に認識されています。