Amazon.comを使っていると、
この商品をチェックした人は
こんな商品もチェックしています
って、他の商品を紹介されますよね
上の写真みたいなやつです ヽ(´▽｀)/
レコメンドシステムと言います。
Amazon.com以外にも、
動画サイトなんかでも見かけますよね
こーゆーの欲しかってん！
って商品をオススメしてくれることが
めっちゃ多い気がします (´・ω・｀)
とゆーことで、
どんな仕組みでオススメしているのか
が気になったので、
ざっくりまとめておきまーす。
どんなことしてるの？
Amazonで使われているのは
アイテムベース協調フィルタリング
とゆー技術です。
蓄積された購入履歴から
商品と商品の類似度を計算しています。
協調フィルタリングについて
わかりやすいサイトがあったので
リンクを貼っておきます。
計算方法まで詳しく
ざっくりと何をしてるのか
が知りたい人には向かないと思います。
さて、
上のリンクでは、
実際の計算方法も説明されています。
少し補足しておくと、
協調フィルタリングと考え方が同じである
k近傍法とゆー手法を説明しています。
最後に、協調フィルタリングとk近傍法の
違いについて、まとまっています。
おわりに
しばらくは
AIができることの中でも
有名なものを書いていこうと思う。
現実にどんなことができているのか
で、
それはどんな仕組みなのか
を知りたいと思ってる ヽ(´▽｀)/
おーわり
