協調フィルタリングについてまとめてみた。 - Analyze IT.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
Amazon の Item-to-Item CF の論文を読んだメモ
協調フィルタリングの詳細については こちらの資料 に譲るとして、端的にいうと「協調フィルタリング」というのは、アクティブユーザ（推薦対象のユーザ）に類似する他のユーザを、商品購入履歴や評点情報の近さから探し出し、そのユーザが購入している商品をアクティブユーザに推薦する、というものです。 古典的な GroupLens のユーザベース協調フィルタリングでは、時間計算量の制約から、オンラインでの推薦を提供できるのは中規模（数十万ユーザ、数万点の商品程度？）のデータセットまでとなっているようです。このユーザベースの協調フィルタリングの時間計算量は、ユーザ数を m、商品数を n とすると、最悪のケースで O(mn) となります。ただし、実際のデータセットにおいては、ユーザと商品の関係が疎であることが多いので、その場合には O(m + n) の時間計算量に近くなるそうです。どちらにせよ、Amazon
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