協調フィルタリング

ニコニコ動画で協調フィルタリングやってみた

発表の予定
ニコニコ動画
協調フィルタリング
仕組み
デモ
まとめ

ニコニコ動画
動画共有サイト
http:// www.nicovideo.jp
会員数 : 約３５０万人
動画数 : 約７６万件
一日の平均利用状況
PV 数 : 約 5500 万 PV
訪問者数 : 120 万人（ユニーク）
平均滞在時間 : 約 1 時間

協調フィルタリング
Collaborative Filtering
多くのユーザーの嗜好情報を蓄積し、その情報をもとに任意のユーザーに対して、アルゴリズムに基づいてその人が好みそうな情報・選択肢を推測しそのユーザーを支援するシステム。

協調フィルタリング :: 例
Amazon
（買い物 )‏
Pandora,Last.fm
( 音楽 )‏
Netflix
（映画）
eHarmony
（出会い）

今回の試み
各ユーザーの好きな動画のリスト（マイリスト）の情報を収集しその情報から、ユーザーの嗜好を推測して、好きだろうと思われる動画を勧める。

マイリスト
注意 : これはイメージです。

マイリスト :: テーブル表現 1 or 0 : マイリストに登録されているか否か 1 1 1 1 mylist 　 E 0 0 0 0 mylist 　 D 1 1 0 0 mylist 　 C 0 0 1 1 mylist 　 B 0 0 0 1 mylist 　 A video 　 4 video 　 3 video 　 2 video 　 1

ピアソン相関係数係数が１に近いほど X と Y が似ており－１に近いほど X と Y は正反対である。係数が０のとき X と Y に相関はない。

ピアソン相関係数 :: 例初音ミクにオリジナル曲を歌ってもらいました「 for my dear 」初音ミクによるオリジナル曲「初音の世界」　 ver2.0 0.9

ピアソン相関係数 :: 例 0.3 改造コードでコント　 SFC マリオカート「がんばれルイージ」「嫁のメシがまずい」 ACE COMBAT ZERO OP

類似度 :: テーブル表現 1.0 0.0 0.3 video 4 0.0 1.0 0.7 0.0 video 3 0.7 1.0 0.2 video 2 0.3 0.0 0.2 1.0 video 1 video 　 4 video 　 3 video 　 2 video 　 1

推薦度の計算

動画の推薦
推薦度の計算結果に基づきおすすめ動画を決定する。
その際、当該ユーザーのマイリストにすでに入っている動画は除外する。

Demo http://miyaga50.homelinux.org/lab/nicovideo/

実装する際の問題
今回はおよそ３万 × ３万の行列の行列なので１件あたり０．０１秒とすると１００日以上かかる
行列を計算するうえでの工夫が必要！

類似度行列の計算この動画に対しては詳細なおすすめ動画を計算できるだけど、この動画に対してはおすすめ動画の計算が全くできない＼ (^o^) ／ video 4 0.7 0.0 video 3 0.3 0.7 1.0 0.2 video 2 0.3 0.0 0.2 1.0 video 1 video 　 4 video 　 3 video 　 2 video 　 1

類似度行列の計算
そのような理由によって今回は計算する箇所を
ある程度ランダムに選んで、手抜きしています。

おすすめ動画の感想
個人的な感想としては
「それなりに自分の好きそうな動画がでてくるので
及第点をあげてもいいかなあという感じ」
某友人によると
「確かにそれっぽい動画はでてくるんだけど、
いいとか悪いとか評価するのが難しいよね」
とのこと

改善するところ
類似度行列の計算法の改良
類似度行列に基づく推薦度の計算の計算法の改善
ウェブサイトのレスポンスの向上

参考文献
Toby Segaran
『 Programming Collective Intelligence 』 O’Reilly

http://d.hatena.ne.jp	326
http://infoshako.sk.tsukuba.ac.jp	20
http://www.slideshare.net	10
http://72.14.235.104	2
http://localhost	1
http://209.85.175.104	1

協調フィルタリング

by miyagawa50 on Feb 22, 2008

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