【G検定】レコメンドシステム　協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリング

レコメンドシステム

レコメンドシステムの概要

機械学習のレコメンデーション システムは、ユーザーの履歴データと好みに基づいて、パーソナライズされた提案をユーザーに提供するように設計されたアルゴリズムです。これらのシステムは、さまざまな手法を使用して、映画、本、製品、音楽など、ユーザーが好むアイテムを予測します。

レコメンデーション システムには、主にコンテンツ ベースのフィルタリングと協調フィルタリングの 2 種類があります。

コンテンツベースのレコメンデーション システムは、アイテム自体の機能を使用してレコメンデーションを行います。たとえば、ユーザーが複数のアクション映画を視聴した場合、システムは同様のテーマまたは俳優の他のアクション映画を推奨する場合があります。

一方、協調フィルタリング推奨システムは、他のユーザーの行動に依存して推奨を行います。これらのシステムは、すべてのユーザーの過去の行動を調べ、それを現在のユーザーと比較して、同様の好みを持つ他のユーザーを見つけます。次に、それらの類似ユーザーが気に入ったが、現在のユーザーがまだ見ていなかったアイテムをレコメンデーションします。

一部の高度なレコメンデーション システムでは、コンテンツ ベースのフィルタリング手法と協調フィルタリング手法のハイブリッドを使用して、より正確で多様なレコメンデーションを提供しています。さらに、行列分解、深層学習、強化学習など、推奨の精度を向上させるために使用される他の手法もあります。

協調フィルタリング

協調フィルタリングは、ユーザーにパーソナライズされたレコメンデーションを作成するためにレコメンダー システムで使用される一般的な手法です。協調フィルタリングの背後にある基本的な考え方は、過去に似たような好みを持っていた人は、将来も似たような好みを持つ可能性が高いということです。

協調フィルタリングには、主に次の 2 つのタイプがあります。

ユーザーベースの協調フィルタリング: このアプローチでは、システムはまず、製品や映画に付けた評価などの履歴データに基づいて、同様の好みを持つユーザーを識別します。次に、類似したユーザーが気に入ったが、現在のユーザーがまだ操作していないアイテムがシステムによって推奨されます。

アイテムベースの協調フィルタリング: このアプローチでは、システムはまず、ユーザーが過去に操作したアイテムに類似したアイテムを識別します。類似度は通常、両方のアイテムを操作したユーザーによって与えられた評価に基づいて計算されます。すると、システムはユーザーが過去に気に入ったアイテムに類似したアイテムをレコメンドします。

協調フィルタリングは、ユーザーが多くの明示的なフィードバックを提供していない場合や、推奨する項目が多い場合に推奨を行うための効果的な手法です。

コンテンツベースフィルタリング

コンテンツ ベースのフィルタリングは、以前のやり取りや興味に基づいてアイテムや製品をユーザーに提案するために、レコメンデーション システムで使用される一般的な手法です。コンテンツ ベースのフィルタリングの背後にある基本的な考え方は、ユーザーが以前に気に入った、または操作したアイテムとコンテンツが似ているアイテムを推奨することです。

これを行うには、コンテンツ ベースのフィルタリングを使用するレコメンデーション システムで、まず問題のアイテムのコンテンツを分析する必要があります。これには、テキスト、画像、オーディオ、またはアイテムに関連付けられたその他の種類のデータの分析が含まれる場合があります。次に、システムは、アイテムとの以前のやり取りに基づいて、各ユーザーのプロファイルを作成します。このプロファイルには、ユーザーの好み、興味、およびその他の関連する特性を含めることができます。

コンテンツが分析され、ユーザー プロファイルが構築されると、レコメンデーション システムはさまざまなアルゴリズムを使用して、アイテムのコンテンツをユーザー プロファイルと一致させることができます。例えば、システムは、著者、ジャンル、または以前に読んだ本の他の特徴に基づいて、ユーザに本を推薦することができる。あるいは、システムは、以前に視聴した映画の監督、俳優、またはその他の特徴に基づいて映画を推奨する場合があります。

コンテンツ ベースのフィルタリングの利点の 1 つは、実装が比較的簡単で、ユーザーの好みや行動に関する大量のデータを必要としないことです。ただし、推奨されるアイテムに関する大量のデータが必要であり、ユーザーが楽しむ可能性のある新しいアイテムや予想外のアイテムを発見するのには効果的ではない場合があります。

協調フィルタリングにおけるコールドスタート問題

協調フィルタリングにおけるコールド スタートの問題は、履歴データがまったくない、またはほとんどない新しいユーザーまたはアイテムに対してレコメンデーションを作成することの難しさを指します。協調フィルタリングでは、ユーザーの嗜好やアイテムの特徴との類似性に基づいてレコメンドが行われます。ただし、ユーザーまたはアイテムの履歴データがない場合、ユーザーの好みや特性を特定することは困難になります。

たとえば、新しいユーザーが映画レコメンデーション プラットフォームに参加した場合、そのユーザーが視聴または気に入った映画に関するデータはありません。そのため、興味のある映画を推薦することは難しくなります。同様に、新しい映画がリリースされた場合、ユーザーがそれをどのように評価したか、またはユーザーが気に入った他の映画と似ているかどうかに関するデータはありません。

協調フィルタリングでコールド スタートの問題に対処するには、次のようないくつかのアプローチがあります。

コンテンツ ベースのフィルタリング: このアプローチでは、属性または機能に基づいてアイテムを推奨します。たとえば、映画レコメンデーション プラットフォームは、ジャンル、俳優、監督などに基づいて、同様の映画が好きなユーザーに新しい映画をレコメンデーションできます。

ハイブリッド フィルタリング: このアプローチは、協調フィルタリングとコンテンツ ベースのフィルタリングを組み合わせたものです。コンテンツ ベースのフィルタリングを使用して、新しいユーザーまたはアイテムを推奨し、十分な履歴データを持つユーザーまたはアイテムを協調フィルタリングします。

ナレッジベースのレコメンデーション: このアプローチは、ユーザーに関する明示的な知識または情報に基づいてレコメンデーションを行います。

現在のレコメンドシステム

レコメンデーション システムで使用されている最新の方法の一部を次に示します。

ディープ ラーニング ベースの方法: これらの方法では、ディープ ニューラル ネットワークを使用して、ユーザーとアイテムの相互作用の複雑なパターンを学習し、レコメンデーションを生成します。一般的な方法の 1 つは、オートエンコーダーを使用してユーザーとアイテムの低次元表現を学習し、それを使用してレコメンデーションを行うことです。

グラフベースの方法: これらの方法は、ユーザーとアイテムの相互作用をグラフとして表し、グラフ アルゴリズムを使用してレコメンデーションを生成します。一般的な方法の 1 つは、グラフ畳み込みネットワーク (GCN) を使用して、ユーザーとアイテムのノード埋め込みを学習し、それに基づいて推奨を行うことです。