Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
高校講座 | 第2回 内容ベース推薦システム
Search
okukenta
PRO
August 06, 2022
Technology
0
400
高校講座 | 第2回 内容ベース推薦システム
下記教科書を基にした高校生向けの推薦システム講座の講義スライドです。
奥 健太:基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する -, コロナ社 (2022)
okukenta
PRO
August 06, 2022
Tweet
Share
More Decks by okukenta
See All by okukenta
データベース|SQL
okukenta
PRO
0
66
龍谷ICT教育|プログラミング演習科目における自動採点ツールを用いた自由進度学習
okukenta
PRO
0
110
[RecSys2023論文読み会]Interface Design to Mitigate Inflation in Recommender Systems
okukenta
PRO
0
120
[RecSys2022論文読み会]Bundle MCR: Towards Conversational Bundle Recommendation
okukenta
PRO
0
390
高校講座 | 第1回 推薦システムとは
okukenta
PRO
0
450
高校講座 | 第3回 協調ベース推薦システム
okukenta
PRO
0
380
内容ベース推薦システム | 第2回 推薦システム概論
okukenta
PRO
0
560
協調ベース推薦システム | 第3回 推薦システム概論
okukenta
PRO
0
570
知識ベース推薦システム | 第4回 推薦システム概論
okukenta
PRO
0
530
Other Decks in Technology
See All in Technology
The Role of Developer Relations in AI Product Success.
giftojabu1
0
140
【Pycon mini 東海 2024】Google Colaboratoryで試すVLM
kazuhitotakahashi
2
540
TanStack Routerに移行するのかい しないのかい、どっちなんだい! / Are you going to migrate to TanStack Router or not? Which one is it?
kaminashi
0
600
Why App Signing Matters for Your Android Apps - Android Bangkok Conference 2024
akexorcist
0
130
EventHub Startup CTO of the year 2024 ピッチ資料
eventhub
0
130
Taming you application's environments
salaboy
0
200
誰も全体を知らない ~ ロールの垣根を超えて引き上げる開発生産性 / Boosting Development Productivity Across Roles
kakehashi
1
230
B2B SaaSから見た最近のC#/.NETの進化
sansantech
PRO
0
910
Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure(ExaDB-D) UI スクリーン・キャプチャ集
oracle4engineer
PRO
2
3.2k
Zennのパフォーマンスモニタリングでやっていること
ryosukeigarashi
0
160
Terraform Stacks入門 #HashiTalks
msato
0
360
AGIについてChatGPTに聞いてみた
blueb
0
130
Featured
See All Featured
Docker and Python
trallard
40
3.1k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
10
720
Music & Morning Musume
bryan
46
6.2k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
38
6.9k
Designing for Performance
lara
604
68k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1030
460k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
94
13k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
65
11k
The Invisible Side of Design
smashingmag
298
50k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
80
5k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
27
5.3k
Code Review Best Practice
trishagee
64
17k
Transcript
推薦システムの仕組み ~この商品を買った人は、こんな商品も買っています~ 高校講座 | 第2回 内容ベース推薦システム 奥 健太
シナリオ Aliceはとあるカレー屋を訪れました。このカレー屋では、辛さと甘さの異なる8種類のカレーを提供して います。Aliceは、これまでに5種類のカレーを試してきました。そのうち、下表のように3種類のカレーを 「好き」、2種類のカレーを「嫌い」と評価してきました。評価値が「?」となっているカレーについて は、Aliceはまだ試していません。Aliceにはどのカレーを推薦するのが良いでしょうか? アイテムID アイテム名 辛さ 甘さ 評価値
1 5辛3甘 5 3 好き 2 4辛4甘 4 4 好き 3 3辛3甘 3 3 好き 4 2辛8甘 2 8 嫌い 5 4辛9甘 4 9 嫌い 6 3辛4甘 3 4 ? 7 1辛7甘 1 7 ? 8 8辛6甘 8 6 ? Aliceの評価履歴 2
ユーザ、アイテム、評価履歴 ユーザ: 推薦システムの利用者 アイテム:推薦システムにおいて扱う商品やコンテンツなど 評価値: ユーザのアイテムに対する好き嫌い 評価履歴: ユーザがこれまで利用してきた アイテムに対して与えた評価値の履歴 アイテムID
アイテム名 辛さ 甘さ 評価値 1 5辛3甘 5 3 好き 2 4辛4甘 4 4 好き 3 3辛3甘 3 3 好き 4 2辛8甘 2 8 嫌い 5 4辛9甘 4 9 嫌い 6 3辛4甘 3 4 ? 7 1辛7甘 1 7 ? 8 8辛6甘 8 6 ? Aliceの評価履歴 3
類似度に基づく推薦 4
アイテムを座標平面上に表してみよう アイテムID アイテム名 辛さ 甘さ 評価値 1 5辛3甘 5 3
好き 2 4辛4甘 4 4 好き 3 3辛3甘 3 3 好き 4 2辛8甘 2 8 嫌い 5 4辛9甘 4 9 嫌い 6 3辛4甘 3 4 ? 7 1辛7甘 1 7 ? 8 8辛6甘 8 6 ? 10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2 3 4 5 6 7 8 5
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 4 5 6 7 8 アイテムをベクトルで表すと便利 8辛6甘カレー 辛さ 甘さ *数学B -> 数学C:ベクトル ベクトル*: 数を縦または横に並べたもの 6
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 Aliceの好みの辛さ、甘さは? 好みのアイテムのベクトルの平均 ユーザプロファイル ユーザの嗜好を表したもの 7
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 6 7
8 問題 | Aliceはどれが好き? 8
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 6 7
8 ベクトルのなす角を考えよう コサイン類似度 ベクトルのなす角* *数学II:三角関数、*数学B -> 数学C:ベクトル 9
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 6 7
8 演習 | 他のコサイン類似度も計算してみよう 10
コサイン類似度が高いとどうなの? コサイン類似度が1に近いほど、二つのベクトルが同じ方向を向いている 類似している 11
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 6 7
8 順位 アイテムID アイテム名 辛さ 甘さ 類似度 1位 8 8辛6甘 8 6 2位 6 3辛4甘 3 4 3位 7 1辛7甘 1 7 コサイン類似度でランキング Aliceには 8辛6甘カレーがおすすめ 12
k 近傍法 13
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 4 5 6 7 8 近傍のアイテムから好き嫌いを予測してみよう このあたりは好き? このあたりは嫌い? 14
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 4 5 7 近傍のアイテムはどれ? 15
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 3 7
距離を考えよう 2点間の距離* *数学II:図形と方程式 16
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 4 5 7 演習 | 他の距離も計算してみよう 17
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 4 5 7 近傍 k 個のアイテムを見つけよう(k = 3) アイテムID アイテム名 辛さ 甘さ 距離 4 2辛8甘 2 8 5 4辛9甘 4 9 2 4辛4甘 4 4 3 3辛3甘 3 3 1 5辛3甘 5 3 18
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 4 5 7 近傍 k 個のアイテムで多数決 好き × 1 vs. 嫌い × 2 Aliceは1辛7甘カレーが嫌い 19
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 4 5 6 7 8 演習 | 他のアイテムの好き嫌いも予測してみよう 好き × 嫌い × 3辛4甘カレー 好き × 嫌い × 8辛6甘カレー 20
10 5 0 10 5 甘 さ 辛さ 1 2
3 4 5 6 7 8 k 近傍法でランキング Aliceには 3辛4甘カレーがおすすめ 順位 アイテムID アイテム名 辛さ 甘さ 好き 嫌い 1位 6 3辛4甘 3 4 3 0 2位 8 8辛6甘 8 6 2 1 21