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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
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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
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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
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類似度に基づく推薦
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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 ?
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甘
さ
辛さ
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甘
さ
辛さ
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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
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甘
さ
辛さ
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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
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甘
さ
辛さ
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問題 | Aliceはどれが好き？
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甘
さ
辛さ
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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
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甘
さ
辛さ
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演習 | 他のコサイン類似度も計算してみよう
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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
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甘
さ
辛さ
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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
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k 近傍法
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甘
さ
辛さ
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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？
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甘
さ
辛さ
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近傍のアイテムはどれ？
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甘
さ
辛さ
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距離を考えよう
2点間の距離*
*数学II：図形と方程式 16
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甘
さ
辛さ
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4
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演習 | 他の距離も計算してみよう
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甘
さ
辛さ
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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
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甘
さ
辛さ
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3
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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
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甘
さ
辛さ
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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
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甘
さ
辛さ
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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
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