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「一番いいおすすめを頼む」 ~5分でわかるレコメンドエンジンの基礎~ (Gunma.web #3 2010/12/11)
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「一番いいおすすめを頼む」 ~5分でわかるレコメンドエンジンの基礎~ (Gunma.web #3 2010/12/11)
1.
「一番いいおすすめを頼む」 〜5分でわかるレコメンドエンジンの基礎〜 Present
by ぱろっと(@parrot_studio) for Gunma.web #3 2010/12/11
2.
Profile Twitter : @parrot_studio hatena/github
: parrot_studio RDGC - Ruby(Random) Dungeon Game Core 0.2 http://sourceforge.jp/projects/rdgc/ 2010/11 Released!!
3.
レコメンドの話で大丈夫か?
You sure that’s story of “recommend”?
4.
レコメンド機能 =Amazonのおすすめ
5.
4コマ漫画と技術書でカオスな
私のおすすめ
6.
Amazon says: お前と似た購買傾向のユーザは
これも買ってるから お前も買えや( ゚Д゚)y─~~
7.
でも、技術屋で4コマを買う 「私と似たユーザ」は そんなにいる(´・ω・)?
ROをやってる技術屋より少ないような・・・
8.
「似ている」の基準は?
9.
一番いい説明を頼む
I'll take the best explanation you have.
10.
例:ラーメン屋の特徴調査
11.
スープの濃さ:薄い1-10濃い 麺の太さ:細い1-10太い ※数字が大きい≠高スコア
12.
どれが「似ている」?
濃さ 太さ A店 7 2 B店 3 5 C店 7 6
13.
グラフにプロットしてみる
14.
どれが「似ている」? 8 7 6 5 4 3 2 1 0
0 1 2 3 4 5 6 7 A B C
15.
似ている=角度が小さい
∠α < ∠β
16.
「似ていること」は ベクトルの角度から求められる
17.
ところで・・・
18.
「濃さ」「太さ」→2次元 +「価格」→3次元
19.
+「駅からの距離」→4次元
20.
もはや想像不能 Σ(゚Д゚;≡;゚д゚)
21.
公式で機械的に求めよう
(`・ω・´) b
22.
これは「公式」 うまく使いこなせよ
This is Formula. I think now you'll have more luck.
23.
求めたいもの =ベクトルaとbの角度Θ
24.
角度Θは面倒なので cosΘを求める
25.
Θが小さいほどcosΘは1に近づく =cosΘが1に近いほど似ている
26.
公式: cosΘ = a・b
/ |a||b| a・b = a1b1+a2b2+…+anbn |a| = sqrt(a1^2+a2^2+…+an^2)
27.
ラーメン屋の例だと・・・ a1:A店の濃さの値 a2:A店の太さの値
etc...
28.
実際に計算してみよう
29.
|A|^2 = 7^2+2^2 =
49+4 = 53 |A| = sqrt(53) = 7.2801
30.
A・B = 7*3+2*5 =
31 |B| = … = 5.8309
31.
cos∠AB = 31/(7.28 *
5.83) = 0.7304
32.
同じように計算すると・・・ cos∠BC = 0.9483 cos∠AC
= 0.9088 cos∠AB = 0.7304
33.
もしかして: ・BとCはよく似ている ・AとCもそれなりに似ている ・AとBはさほど似てない
34.
グラフの通り(`・ω・´) 8 7 6 5 4 3 2 1 0
0 1 2 3 4 5 6 7 A B C
35.
お前は常にレコメンドにとって 最良のベクトルを思い、
自由に選択していけ So choose factors of vector carefully. The recommend depends on it.
36.
何をベクトルとするか?
37.
例1:ユーザが購入した本 {プレゼン=>1, Ruby=>3, 4コマ=>10}
38.
例2:記事に使われている キーワードの出現回数 {勉強会=>5, Ruby=>3,
レコメンド=>8, 群馬=>2}
39.
キーワードの出現傾向が似ている =よく似た記事はこちら(´・ω・)っ =記事の推薦システム
40.
そうだな、次もこれを見ている奴に
付き合ってもらう Well, next time we'll have to get help, again...
41.
今回やらなかったこと: レコメンドシステムの仕組み
42.
・類似度から推薦するロジック ・計算を最適化するためのIndex構築 ・IndexとNoSQL系ストレージの関係 ・大規模データをどう分散処理させるか etc...
43.
また次の機会に(`・ω・´)ノ
44.
ありがとうございました (´・ω・)っ旦~
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