「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)

「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

ProfileTwitter : @parrot_studiohatena/github : parrot_studio RDGC - Ruby(Random) Dungeon Game Core 0.2 http://sourceforge.jp/projects/rdgc/ 2010/11 Released!!

レコメンドの話で大丈夫か？ You sure that’s story of “recommend”?

レコメンド機能＝Amazonのおすすめ

４コマ漫画と技術書でカオスな私のおすすめ

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─~~

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・・・

「似ている」の基準は？

一番いい説明を頼む Ill take the best explanation you have.

例：ラーメン屋の特徴調査

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

どれが「似ている」？濃さ太さ A店 7 2 B店 3 5 C店 7 6

グラフにプロットしてみる

どれが「似ている」？876543210 0 1 2 3 4 5 6 7 A B C

似ている＝角度が小さい ∠α ＜ ∠β

「似ていること」はベクトルの角度から求められる

ところで・・・

「濃さ」「太さ」→2次元＋「価格」→3次元

＋「駅からの距離」→4次元

もはや想像不能Σ(ﾟДﾟ；≡；ﾟдﾟ)

公式で機械的に求めよう (｀･ω･´) b

これは「公式」うまく使いこなせよ This is Formula. I think now youll have more luck.

求めたいもの＝ベクトルaとbの角度Θ

角度Θは面倒なので cosΘを求める

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

公式：cosΘ = a・b / |a||b|a・b = a1b1+a2b2+…+anbn|a| = sqrt(a1^2+a2^2+…+an^2)

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...

実際に計算してみよう

|A|^2= 7^2+2^2 = 49+4 = 53|A| = sqrt(53) = 7.2801

A・B= 7*3+2*5 = 31|B| = … = 5.8309

cos∠AB= 31/(7.28 * 5.83)= 0.7304

同じように計算すると・・・cos∠BC = 0.9483cos∠AC = 0.9088cos∠AB = 0.7304

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

グラフの通り(｀･ω･´)876543210 0 1 2 3 4 5 6 7 A B C

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.

何をベクトルとするか？

例１：ユーザが購入した本{プレゼン=>1, Ruby=>3, 4コマ=>10}

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}

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

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 well have to get help, again...

今回やらなかったこと：レコメンドシステムの仕組み

・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...

また次の機会に(`･ω･´)ノ

ありがとうございました (´･ω･)っ旦~

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by parrotstudio on Dec 13, 2010

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