基礎から学ぶ推薦システム 情報技術で嗜好を予測する

奥健太(著者)

• 販売会社／発売会社: コロナ社
• 発売年月日: 2022/07/01
• JAN: 9784339029284

商品レビュー

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。