基礎から学ぶ推薦システム の商品レビュー

奥健太(著者)

2024/06/30

推薦システムの分類と解説の順序が体系立ててまとめられていて、初学者でも無理なく読み進めることができる。
話の文脈にあった数式の説明に加え、実際の数値を当てはめた計算例が多く提示されているので、数式の展開についていけずに取り残されるといった心配も比較的少ない。

本書の前半では、アイテムの特徴ベクトルに注目した「内容ベース」の推薦システムと他者の嗜好を手がかりにした「協調ベース」の推薦システムのそれぞれについて、近傍による類似で問題を扱う方法とモデルを設定して問題を扱う方法を提示する。

後半では、潜在因子モデルや知識ベースモデルについて、複数の推薦システムを組み合わた方法やシステムの評価に触れる。

着実な理解を促しつつ、現実的な問題ヘの応用も考えてられていて、よく考えて書かれているし、タイトルの通り推薦システムに親しむための書籍として非常に有益だと感じた。

2023/04/14

※ 出版社さんよりいただきました，また，著者と面識がありますことご承知おきください．

推薦システムの学部生に向けた教科書として書かれている．教科書であるため，文字式での数式だけでなく，数値例と計算手順が細かく記されている．また，多くの文献を調査して，用語については細かく検討されている．

ごく基本的な方法に注力して説明しており，発展的な内容については本書の対象外であろう．内容としては一通り網羅されていて，内容ベースや協調フィルタリングの機械学習を用いる手法と，対話的な知識ベース，そして評価方法について述べている．

基本的な手法を網羅する目的と推察するが，5章の分類器を使った協調フィルタリングは，現在ではほぼ採用していない枠組みなので，個人的には外してもよかったように思う．

2022/11/24

1章のみ読んだ。前提知識を非常に丁寧に説明してあり好印象だった。2章以降で推薦システムの各方式の説明のようで数式がたくさん出てくるようだが、この説明であれば読み進められそうに思う。諸事情でこれ以上掘り下げて読まなかったが、もし推薦システムについてもっと学ぶ必要が出てくればこの本を再度手に取ろうと思う。

2022/07/04

労作。タイトルに「基礎から学ぶ」とある通り、推薦システムの基礎理論について簡単なところから丁寧に説明されている。推薦システムに関する解説書は数が少なく、その多くはかなり難易度が高い。その意味で、本書籍は大いに価値がある。

一方で、単に平易に書かれているわけではなく、最新の学術研究の内容を反映したものになっている。入門書の位置付けにも関わらず、参考文献が181件も挙げてあるのがその証左である。

大学数学の初歩程度までは知っていないと、読むのがしんどいと思われる。特に線形代数と確率。他にも偏微分も出てくる。また、機械学習についてある程度知っている方が、本書の論理展開に馴染みやすいだろう。