協調フィルタリングとは何かまとめる

はじめに

インターネットで商品を購入したり、映画を見たりするときに「おすすめ」機能を利用したことはありますか。

Amazonで商品を見ている時に「この商品を買った人はこんな商品も買っています」だとか、Netflixで映画を見た後に「あなたにおすすめの映画」なんて表示されたりしたことがあると思います。

これらの機能は、「協調フィルタリング」という技術を用いられて実現しています。
今回はこの協調フィルタリングのお話についてです。

協調フィルタリングの基本概念

協調フィルタリングは、ユーザーの行動データを元にして、個々のユーザーに最適な商品やコンテンツを推薦するアルゴリズムの1つです。

基本的には同じような趣味や嗜好を持つユーザーの行動を分析し、そのデータを元にして他のユーザーに提案を行います。
協調フィルタリングには主に2つの種類があります。

ユーザー協調フィルタリング

ユーザー協調フィルタリングは、類似した行動をとるユーザー同士を見つけ、そのユーザーが高評価したアイテムを他のユーザーに推薦する方法です。

例えば、AさんがBさんと共に「映画X」「映画Y」をこう評価していた時に、Aさんが「映画Z」も高評価していたとすると、Bさんに「映画Z」を推薦するという仕組みです。
　

アイテム協調フィルタリング

アイテム協調フィルタリングは、類似した特徴を持つアイテムを見つけ、そのアイテムをこう評価しているユーザーに他の類似アイテムを推薦します。

例えば、「映画X」に高評価したユーザーが「映画Y」も高評価している場合、別のユーザーが「映画X」を高評価したら、「映画B」も推薦されます。
これは「映画X」と「映画Y」が似たような特徴を持っているからです。
　

どちらも似たような推薦をしていますが、ユーザーの類似度を見ているか、アイテムの類似度を見ているかという点が異なります。

協調フィルタリングのメリット

協調フィルタリングの大きなメリットは、ユーザーが新しい商品やコンテンツを発見する手助けをすることです。

特に膨大な選択肢が存在するオンラインプラットフォームでは、自分に合ったものを見つけるのは簡単ではありません。

協調フィルタリングによって、自分では見つけられなかったアイテムやコンテンツに出会うことができるのです。

協調フィルタリングのデメリット

しかし、協調フィルタリングにはデメリットも存在します。
その一つが「コールドスタート問題」です。

新しいユーザーや新しいアイテムには十分なデータがないため、適切な推薦が難しくなることがあります。

また、人気のアイテムが更に人気を集めるという「マシュー効果」によって、多様性が失われる可能性もあります。

協調フィルタリングの実装方法

協調フィルタリングを実装するためには、大量のデータとそのデータを処理するためのアルゴリズムが必要です。

1.データ収集
ユーザーの行動データ（評価、購入履歴、視聴履歴など）を収集します。

2.データ前処理
不要なデータを削除し、必要なデータを整形します。

3.類似度計算
ユーザーやアイテムの類似度を計算します。
ユーザー協調フィルタリングの場合、ユーザー間の類似度を計算し、アイテム協調フィルタリングの場合、アイテム間の類似度を計算します。
代表的な類似度計算方法には、コサイン類似度やピアソン相関係数があります。

4.推薦アルゴリズム
類似度計算結果をもとにして、推薦リストを作成します。
例えばk近傍法(k-nearest neighbors)を使用して、最も類似度の高いk個のユーザーやアイテムを見つけ、その評価を基に推薦を行います。

5.評価とフィードバック
推薦システムの性能を評価し、ユーザーからのフィードバックを反映させることで、システムの精度を向上させます。

推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド 新品価格 ￥3,520から (2024/8/17 20:42時点)

協調フィルタリングの応用例

協調フィルタリングは様々な分野で広く利用されています。

・電子商取引
Amazonや楽天などのECサイトでは、ユーザーの購入履歴や閲覧履歴を基にして関連商品を推薦してます。

・動画配信サービス
NetflixやHuluなどの動画配信サービスでは、視聴履歴を基にして、ユーザーの好みに合った映画やドラマを推薦します。

・音楽配信サービス
SpotifyやApple Musicなどの音楽配信サービスでは、再生履歴や評価を基にして、ユーザーに新しい楽曲やアーティストを推薦します。

・ソーシャルメディア
FacebookやX(旧Twitter)などのソーシャルメディアでは、ユーザーの興味や関心を基にして、友達やフォロワー、興味を持ちそうな投稿を推薦します。

まとめ

協調フィルタリングは現代のオンラインサービスにおいて欠かせない技術となっており、この技術を利用することで、自分の興味に合った商品やコンテンツを見つけることができます。

しかし、いい所だけではなく多くのデータと高度なアルゴリズムが必要であり、コールドスタート問題やマシュー効果といった課題もあります。

これらの課題を解決しつつ、更に協調フィルタリングは幅広い分野で活躍していくでしょう。

システムエンジニアの備忘録

2024.07.22

深層学習という学習方法を簡単にまとめる

https://matsunoki009en.blog/2024/07/22/【深層学習】という学習方法

はじめに以前、機械学習というものについて触れ、その中で教師あり学習/教師なし学習/強化学習などについて触れました。そのいずれとも関わりを持つものとして深層学習と呼ばれる技術があります。色々学習が出てきて整理が難しそうですが、今回はこの深層学習についてまとめていきます。深層学習の概要深層学習(ディープラーニング)とは、人工知能の一部であり、多層のニュートラルネットワークを用いてデータから複雑なパターンを学習する技術のことを言います。深層学習は、画像認識、音声認識、自然言語処理など様々な応用分野で革...