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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。”
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    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。

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