推薦システム実践入門 仕事で使える導入ガイド

風間正弘(著者), 飯塚洸二郎(著者), 松村優也(著者)

• 販売会社／発売会社: オライリー・ジャパン/オーム社
• 発売年月日: 2022/05/09
• JAN: 9784873119663

商品レビュー

2026/05/13

推薦システムを実装するための概要を把握するのに役立つなと思った。
個人的には、自然言語処理手法の推薦システムへの応用、推薦システムのための評価指標を新しく知れて良かった。
付録のNetflixの話も面白かった。

2023/10/18

概念がスッキリまとめられていて理解しやすかった。レコメンドシステムに関わったら読むべき。
コードは実務段階で押さえればよいかと。

2023/04/18

電子版を※ 出版社さんより物理本をいただきましたが，自分でも購入しています，また，著者と面識がありますことご承知おきください．

推薦システムのアルゴリズムというより，推薦システムを使ったサービス全体についてまとめた本．まずは，そうしたシステムを構築する技術者に向けて執筆されていると思う．さらに，こうしたサービスを提供するマネージメント層の人も，5章以外の内容は把握していないと，推薦システムを導入してもその効果を発揮できることはないと思う．

3章で目的別のユーザインターフェースで，提示の仕方の具体例とその目的について述べているが，運用経験に裏打ちされた知見が紹介されている．

5章ではアルゴリズムをコードと共に紹介している．この僅かな紙面で，代表的な手法をほぼ網羅している．深層学習系のVAEを使う方法と系列推薦でtransformerを使う方法，あとは強化学習周辺ぐらいだと思う．

6章の推薦システムを組み込んだサービスサイト全体の構築上の注意．各ジョブのスケジューリングや速度上のボトルネックなどの，実際の運用を手がけておいでの方々ならではの内容．

7章は，フィードバック系のないシステムは現実世界では動かないので大事になる評価について，measuring is knowing を体現した内容で，評価指標をいかに知りたいことに合わせるかについての議論は勉強になった．検定に加えて，検索系で使われるインターリービングについて扱っている本は少ない気がする．