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前回は、推薦システムの分類とその効果について紹介しました。今回は、前回紹介した推薦システムのうち... 前回は、推薦システムの分類とその効果について紹介しました。今回は、前回紹介した推薦システムのうち、内容ベースフィルタリングについて説明します。 内容ベースフィルタリングのタスク もし友人に本を勧める場合、その友人の好きな作家、ジャンル、価格帯などを考え、それにマッチした本を勧めると思います。このように、ユーザの嗜好プロファイルとアイテムの特徴プロファイルを考え、それらがマッチするアイテムをユーザに推薦する手法が、内容ベースフィルタリングです。内容ベースフィルタリングには、ユーザとアイテムのプロファイルを構築するというタスクと、それらをマッチングするというタスクがあります。 プロファイルの作成 アイテムのプロファイルの構築方法として、上に述べたように作家やジャンルなどのメタデータを利用することが考えられます。上の例では本でしたが、映画を推薦する場合では出演俳優や監督、ジャンル、洋画か邦画かな
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