高校講座 | 第1回 推薦システムとは

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)

Transcript

1. 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
2. 推薦システムとは 2
3. 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
4. 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
5. なぜ推薦システムが必要か 5
6. 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
7. 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
8. 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
9. 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
10. 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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