推薦モデル構築
この機能は、レコメンデーションエンジンで複数のレコメンデーションアルゴリズムを組み込んでいます。
これらのアルゴリズムは、ユーザーの評価やアイテムの属性を考慮して、最適な推薦を提供します。
重み付けや属性列を使った柔軟な設定が可能で、レコメンドシステムを構築し、ユーザーにパーソナライズされたアイテムを推薦します。
入出力定義
| 定義 | 内容 |
|---|---|
| 入力 | データ |
| 左出力 | 学習モデル |
| 右出力 | データ |
サンプル
仕様補足
協調フィルタリング
ユーザーの過去の行動や好みに基づいて推薦する方法で、ユーザーベースとアイテムベースの２つのアプローチがあります。
ユーザーベースは、類似した好みを持つ他のユーザーが気に入っているアイテムを推薦します。
アイテムベースは、あるユーザーが好きなアイテムに似たアイテムを推薦します。
どちらも類似度を計算し、推薦を行います。
Matrix Factorization
ユーザーとアイテムの関係を表す行列を小さな２つの行列に分解する手法です。
ユーザーとアイテムの間の「関係」を予測するために、ユーザーとアイテムの隠れた特徴を抽出します。
未評価アイテムの予測評価を生成し、推薦に活用します。
Factorization Machine
Matrix Factorization を一般化したモデルで、特徴間の相互作用を考慮します。
ユーザーとアイテムの関係だけでなく、追加情報を組み込めます。
スパースなデータセットでも高い予測精度を保ち、推薦システムに有効です。