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1回 推薦システムとは 奥 健太

推薦システムとは 2

推薦システムとは Amazon [1] ● 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」 ● 購入履歴や閲覧履歴に基づく「おすすめ商品」 Netflix [2] ● ジャンル別の人気動画やトピックごとのおすすめ動画 ● 詳細ページに表示される「こちらもオススメ」 YouTube [3] ● 再生履歴や検索履歴に基づくおすすめ動画 ● 再生中の動画の横に表示される関連動画 [1] https://www.amazon.co.jp/ [2] https://www.netflix.com/ [3] https://support.google.com/youtube/answer/6342839?hl=ja 3

推薦システムとは 推薦システム（recommender system） ユーザの嗜好に合ったアイテム（商品や映画、音楽、本、動画、画像、ニュース 記事など）を提示するシステム 「特定のユーザに最も興味をもたれそうなアイテムを提案するソフトウェ アツールおよび技術」[Ricci+2015] “Recommender Systems (RSs) are software tools and techniques that provide suggestions for items that are most likely of interest to a particular user.” [Ricci+2015] Recommender Systems: Introduction and Challenges. Recommender Systems Handbook, pp. 1–34. Springer, 2015. 4

なぜ推薦システムが必要か 5

世界の本の数 129,864,880 冊 2010年8月現在 Google Books Searchブログ記事 [4] より [4] http://booksearch.blogspot.com/2010/08/books-of-world-stand-up-and-be-counted.html（2022年6月現在） 6

YouTube 毎分 500 時間以上もの動画投稿 2022年6月現在 YouTube検索 - YouTubuのしくみ [5] より [5] https://www.youtube.com/intl/ALL_jp/howyoutubeworks/product-features/search/（2022年6月現在） 7

膨大なコンテンツ 世界の本の数 [4]： ※2010年8月現在 Apple Musicでの配信楽曲数 [6]： ※2022年6月現在 9,000万曲以上 129,864,880冊 Spotifyでの配信楽曲数 [7]： ※2022年6月現在 7,000万曲以上 IMDbでの登録映画タイトル数 [8]： ※2022年3月現在 60万件以上 [4] http://booksearch.blogspot.com/2010/08/books-of-world-stand-up-and-be-counted.html（2022年6月現在） [6] https://www.apple.com/jp/apple-music/（2022年6月現在） [7] https://www.businessofapps.com/data/spotify-statistics/#4（2022年6月現在） [8] https://www.imdb.com/pressroom/stats/（2022年6月現在） 8

膨大なユーザ生成コンテンツ YouTube [5][9]： ※2022年6月現在 毎分 500 時間以上もの動画投稿 Twitter [10]： ※2018年5月現在 毎分 456,000 ツイート Instagram [10]： ※2018年5月現在 毎分 46,740 写真 Facebook [10]： ※2018年5月現在 毎秒 5 プロフィール [5] https://www.youtube.com/intl/ALL_jp/howyoutubeworks/product-features/search/（2022年6月現在） [9] https://www.tubefilter.com/2019/05/07/number-hours-video-uploaded-to-youtube-per-minute/（2022年6月現在） [10] https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/21/how-much-data-do-we-create-every-day-the-mind-blowing-stats-everyone-should-read/（2022年6月現在） 9

人生の持ち時間 ● 人生80年とすると ○ 80年 × 365日 = 29,200日 ● 1日1本映画を観たとしても、29,200本 しか観れない ● 全体のわずか 5% ほどしか消費できない IMDbでの登録映画タイトル数 [8]： ※2022年3月現在 60万件以上 限られた持ち時間で本当に面白い映画だけを観たい つまらない映画は観たくない 10

コンテンツ過多（content overload） 面白いコンテンツ、感動するコンテンツが埋もれている どのようにしてそのコンテンツに巡り合うか？ 11

推薦システム ユーザの行動履歴（購買履歴や閲覧履歴、評価履歴など）を基にユーザの 興味に合うコンテンツの候補を推薦リストとして提示 12

推薦システム研究の究極的課題 コンピュータは 人の嗜好を予測できるのか？ 13

データ×技術による嗜好予測 データ 技術 人のコンテンツに対する嗜好を予測 コンテンツを知る 人を知る 14