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技術

コンテンツベースフィルタリングとは

Content-based Filtering / コンテンツベース

アイテム自体の特徴に基づき、ユーザーが過去に好んだものと似たアイテムを推薦する手法

機械学習データ

概要

コンテンツベースフィルタリングとは、アイテム自体の特徴(ジャンル・タグ・説明文等)に基づき、ユーザーが過去に好んだアイテムと似た特徴を持つアイテムを推薦する手法を指す。 アイテムの特徴をベクトル化し、ユーザーが高く評価したアイテムのベクトルとの類似度が高いアイテムを推薦する形で実現されることが多い。 他ユーザーの行動履歴を必要としないため新規アイテムにも推薦しやすい一方、ユーザー自身の過去の嗜好へ推薦が偏りやすく、意外性を生みにくい制約を抱える。

比較

  • 推薦システムコンテンツベースフィルタリングは、推薦システムを実現する代表的な手法の1つ
  • 協調フィルタリングコンテンツベースフィルタリングがアイテム自体の特徴の類似性を利用するのに対し、協調フィルタリングは他ユーザーの行動履歴の類似性を利用する

関連用語

推薦システム協調フィルタリング