協調フィルタリング
協調フィルタリングは、レコメンド システムによく使用されます。このアプローチでは、ユーザーの好みに関する情報を収集し、それを使用して、同様の製品を評価した他のユーザーとの類似性に基づいて、ユーザーが好むものを予測します。
協調フィルタリングのよく知られた例は、Amazon の「この商品を買ったユーザーはこんな商品も買っています...」レコメンデーション システムです。 (source ) MLlib の ALS (交互最小二乗法) メソッドを使用して潜在因子を計算します。 (ソース)
これがどのように機能するかの視覚的な例は、協調フィルタリングの Wikipedia 記事で見ることができます。
協調フィルタリングには 3 つのオペレーターが使用されます。
これらをワークフローで組み合わせることで、カスタマイズされたレコメンド システムを構築できます。