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
410
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
70
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
120
[RecSys2023論文読み会]Interface Design to Mitigate Inflation in Recommender Systems
okukenta
PRO
0
130
[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
460
高校講座 | 第3回 協調ベース推薦システム
okukenta
PRO
0
390
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
580
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
590
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
550
Other Decks in Technology
See All in Technology
APIとはなにか
mikanichinose
0
100
多領域インシデントマネジメントへの挑戦:ハードウェアとソフトウェアの融合が生む課題/Challenge to multidisciplinary incident management: Issues created by the fusion of hardware and software
bitkey
PRO
2
110
統計データで2024年の クラウド・インフラ動向を眺める
ysknsid25
2
860
小学3年生夏休みの自由研究「夏休みに Copilot で遊んでみた」
taichinakamura
0
170
re:Invent 2024 Innovation Talks(NET201)で語られた大切なこと
shotashiratori
0
320
日本版とグローバル版のモバイルアプリ統合の開発の裏側と今後の展望
miichan
1
140
alecthomas/kong はいいぞ / kamakura.go#7
fujiwara3
1
300
怖くない!ゼロから始めるPHPソースコードコンパイル入門
colopl
0
120
私なりのAIのご紹介 [2024年版]
qt_luigi
1
120
プロダクト開発を加速させるためのQA文化の築き方 / How to build QA culture to accelerate product development
mii3king
1
280
Opcodeを読んでいたら何故かphp-srcを読んでいた話
murashotaro
0
300
LINEヤフーのフロントエンド組織・体制の紹介【24年12月】
lycorp_recruit_jp
0
540
Featured
See All Featured
Facilitating Awesome Meetings
lara
50
6.1k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
40
2.4k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
54
9.1k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
280
13k
It's Worth the Effort
3n
183
28k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.2k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.3k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
326
24k
Speed Design
sergeychernyshev
25
670
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
73
9.1k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
103
6.1k
Embracing the Ebb and Flow
colly
84
4.5k
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