Factorization MachinesによるBayesian Personalized Ranking - LIVESENSE Data Analytics Blog

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こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回と次回の２回にわたって暗黙... こんにちは、リブセンスでデータサイエンティストをしている北原です。今回と次回の２回にわたって暗黙的評価データを使ったコンテキスト対応レコメンデーションの紹介をしようと思います。具体的には、コンテキストを扱えるFactorization Machines(FM)をモデルとした、Bayesian Personalized Ranking(BPR)を紹介します。今回はアルゴリズムとモデル、次回は実装と実務での応用の話をします。暗黙的評価データを使ったレコメンデーションまず暗黙的評価データとは何かについて説明し、暗黙的評価を使ったレコメンデーションの問題について説明します。レビューの点数のようなユーザー回答に基づくものは明示的評価、クリックや購入のようなユーザーが直接評価したわけではなく行動から推測されたものは暗黙的評価と呼ばれます。明示的評価はユーザーが意識してつけた点数なので比較的信頼性

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