アイテムベースかユーザーベースか

Pythonでつくるレコメンデーションエンジン

Rob O'Callaghan

Director of Data

アイテムベースフィルタリング

Pythonでつくるレコメンデーションエンジン

ユーザーベースフィルタリング

Pythonでつくるレコメンデーションエンジン

なぜアイテムベースを使うか

長所:

  • アイテムベースは時間経過でも一貫性が高い

  • アイテムベースは説明しやすい

  • アイテムベースは事前計算が可能

短所:

  • アイテムベースは提案が明白になりがち
Pythonでつくるレコメンデーションエンジン

なぜユーザーベースを使うか

長所:

  • ユーザーベースはより興味深い提案を生みやすい

短所:

  • 標準指標では一般にアイテムベースに劣る
Pythonでつくるレコメンデーションエンジン

演習に進みましょう！

Pythonでつくるレコメンデーションエンジン

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