協調フィルタリングとはどういう意味ですか？
質問者：パンジーピノン|最終更新日：2020年1月29日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング人工知能
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。
同様に、協調フィルタリングソフトウェアは何をするのでしょうか。協調フィルタリングは、ソーシャルフィルタリングとも呼ばれます。協調フィルタリングは、似た嗜好を持つユーザーのためにパーソナライズされた勧告を行うために、ユーザーのレビューからフィルタデータへのアルゴリズムを使用しています。協調フィルタリングは、ソーシャルメディア上の個人のコンテンツや広告を選択するためにも使用されます。
また、協調フィルタリングの問題を解決するには、どの手法が適切ですか？協調フィルタリングの標準的な方法は、NearestNeighborhoodアルゴリズムとして知られています。ユーザーベースのCFとアイテムベースのCFがあります。
上記のほかに、ユーザーベースの協調フィルタリングとは何ですか？
ユーザー-ユーザー協調フィルタリングこの方法では、照会されたユーザーに類似しているユーザーを識別し、これらの類似ユーザーの評価の加重平均として目的の評価を推定します。
協調フィルタリングは教師あり学習ですか？
すなわちCOFILS -教師付き学習への協調フィルタリングは、提案された方法論は評価マトリックス上の潜在変数の分析を通じて、基礎となるユーザの好みを利用します。目的は、入力空間を定義する特徴を作成する潜在変数の抽出からです。
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協調フィルタリングをどのように行いますか？
協調フィルタリングに含まれるステップ
他のユーザーの好みに基づいてユーザーにアイテムを自動的に推奨できるシステムを構築するための最初のステップは、類似したユーザーまたはアイテムを見つけることです。 2番目のステップは、ユーザーによってまだ評価されていないアイテムの評価を予測することです。 協調フィルタリングをどのように使用しますか？
協調フィルタリングシステムにはさまざまな形式がありますが、多くの一般的なシステムは2つのステップに減らすことができます。
- アクティブユーザー（予測の対象となるユーザー）と同じ評価パターンを共有するユーザーを探します。
- 手順1で見つけた志を同じくするユーザーの評価を使用して、アクティブユーザーの予測を計算します。
Netflixは協調フィルタリングを使用していますか？
2.ユーザーベースの協調フィルタリング：他のユーザーが視聴している映画を表示し、他のユーザーが同様のコンテンツを視聴すると想定します。映画のおすすめの前に、すべてのユーザーのペルソナ/ウォッチリストを作成しようとします。
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。
協調フィルタリングの主な制限は何ですか？
協調フィルタリングの課題
協調フィルタリングアルゴリズムは、ユーザーとアイテムの数が多すぎる場合（数千万のユーザーと数十万のアイテムを考えてください）、特に推奨事項をリアルタイムでオンラインで生成する必要がある場合に、スケーラビリティの問題に遭遇する可能性があります。 協調フィルタリングは監視ありですか、それとも監視なしですか？
協調フィルタリングは教師なし学習であり、人々から提供された評価から予測を行います。各行は人からの映画の評価を表し、各列は映画の評価を示します。協調フィルタリングでは、事前に機能セットがわかりません。
コンテンツベースのフィルタリングはどのように機能しますか？
コンテンツベースのフィルタリング。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。
協調フィルタリングを発明したのは誰ですか？
これを行うには2つの基本的な方法があります。最初のアイデアは、1992年にXeroxPARCのDaveGoldbergと彼の同僚によって提案されました。彼は、「協調フィルタリング」という用語も作り出しました。彼らのアプローチは、他のユーザーとの類似性に直接基づいて、ユーザーにアイテムを推奨することでした。
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。 。
2つのベクトル間の余弦の類似性をどのように見つけますか？
正弦類似度は、n次元空間内の2つのn次元ベクトル間の角度の正弦です。これは、 2つのベクトルの内積を2つのベクトルの長さ（または大きさ）の積で割ったものです。
協調フィルタリングにおけるコールドスタートの意味は何ですか？
コールドスタートは、新しいユーザーまたは新しいアイテムがeコマースプラットフォームに到着したときに発生します。協調フィルタリングのような従来のレコメンダーシステムは、各ユーザーまたはアイテムにいくつかの評価があることを前提としているため、類似のユーザー/アイテムの評価が利用できない場合でも、それらの評価を推測できます。
コサイン類似性とはどういう意味ですか？
コサイン類似度は、サイズに関係なく、ドキュメントがどの程度類似しているかを測定するために使用されるメトリックです。数学的には、多次元空間に投影された2つのベクトル間の角度の余弦を測定します。
マトリックス因数分解は協調フィルタリングですか？
行列因数分解は、レコメンダーシステムで使用される協調フィルタリングアルゴリズムのクラスです。行列因数分解アルゴリズムは、ユーザーとアイテムの相互作用行列を2つの低次元の長方形行列の積に分解することによって機能します。
モデルベースの協調フィルタリングとは何ですか？
協調フィルタリング（CF）は、レコメンダーシステムで一般的なアルゴリズムです。したがって、ユーザーに推奨される項目は、コミュニティを調査することによって決定されます。モデルベースのアルゴリズムは、巨大なデータベースをモデルに圧縮しようとし、このモデルに参照メカニズムを適用することによって推奨タスクを実行します。
機械学習における協調フィルタリングとは何ですか？
協調フィルタリングは、ユーザー間の推奨事項を模倣します。これは、ユーザーの好みを、他のユーザーの好みの線形で重み付けされた組み合わせとして予測します。どちらの方法にも制限があります。コンテンツベースのフィルタリングは新しいアイテムを推奨できますが、最適なものを組み込むには、ユーザーの好みに関するより多くのデータが必要です。
オンラインレコメンデーションシステムとは何ですか？
レコメンダーシステムは、データマイニングと機械学習の活発な研究分野です。協調フィルタリング手法は、ユーザーの行動、活動、または好みに関連する大量のデータを収集および分析し、他のユーザーとの類似性に基づいてユーザーが何を好むかを予測することに基づいています。
メモリベースの協調フィルタリングとは何ですか？
メモリベースのアルゴリズムは、データベース全体を使用して協調フィルタリングの問題に取り組みます。 Breeseらによって説明されているように。 al [1]は、アクティブユーザーに類似したユーザー（つまり、予測したいユーザー）を見つけようとし、その設定を使用してアクティブユーザーの評価を予測します。