協調フィルタリングとは何かまとめる

はじめに
協調フィルタリングの基本概念
- ユーザー協調フィルタリング
- アイテム協調フィルタリング
協調フィルタリングのメリット
協調フィルタリングのデメリット
協調フィルタリングの実装方法
協調フィルタリングの応用例
まとめ

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」

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。