協調フィルタリングとは
Collaborative Filtering / CF
似た嗜好を持つ他ユーザーの行動履歴から推薦する手法
概要
協調フィルタリングとは、対象ユーザーと似た嗜好を持つ他のユーザーの行動履歴(評価・購買履歴等)をもとに、対象ユーザーが好みそうなアイテムを推薦する手法を指す。 ユーザー間の類似度をもとに推薦するユーザーベース、アイテム間の類似度をもとに推薦するアイテムベースのほか、ユーザー・アイテムの評価行列を低次元の潜在因子に分解する行列分解(Matrix Factorization)を用いる手法が広く使われる。 アイテム自体の内容を必要とせず行動履歴のみから推薦できる一方、行動履歴の少ない新規ユーザー・新規アイテムへの推薦が難しいコールドスタート問題を抱える。
比較
- 推薦システム — 協調フィルタリングは、推薦システムを実現する代表的な手法の1つ
- コンテンツベースフィルタリング — 協調フィルタリングが他ユーザーの行動履歴の類似性を利用するのに対し、コンテンツベースフィルタリングはアイテム自体の特徴の類似性を利用する