Now Loading...

Now Loading...

コンテンツベースフィルタリング

機械学習の具体的手法 教師なし学習 コンテンツベースフィルタリング

コンテンツベースフィルタリング

コンテンツベース(内容ベース)フィルタリングは、ユーザーではなく商品側に何かしらの特徴量を付与し、特徴が似ている商品を推薦するレコメンドアルゴリズムです。
対象ユーザーのデータさえあれば推薦を行うことができるので、コールドスタート問題を回避することが出来るという特徴があります。

クイズ

“以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を一つ選べ。 サービスにレコメンドシステムを導入する際、最初は(ア)が問題となる。これを解決するため、コンテンツベースフィルタリングを用いてユーザに推薦するのがよい。”
  • 正解を見る
  • 解説を見る
    コールドスタート問題とは、登場したばかりの新商品はユーザの行動履歴を元にしたレコメンドができないという問題です。コンテンツベースフィルタリングは商品の特徴を元に似たような商品を購入しているユーザにレコメンドを行うので、コールドスタート問題の影響を受けません。協調フィルタリングはその商品を購入したユーザと似た嗜好を持つユーザに商品をレコメンドするため、コールドスタート問題の影響を受けます。

人工知能基礎講座を提供中

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか? 人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。

サンプル動画

人工知能基礎講座はこちら↓ zero to one G検定 人工知能基礎 jdla

AIエンジニアを目指すならE資格

日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験に必要となるE資格認定プログラムを割引価格で提供中です。最短合格を目指す方向けのスピードパッケージを70,000円で提供中。(一発合格で33,000円のキャッシュバックキャンペーンも実施中です) zero to one E資格 jdla

AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座

G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。 zero to one E資格 jdla

関連ワード

機械学習の具体的手法

教師あり学習

教師なし学習

強化学習

モデルの評価