暗黙的評価を用いた推薦アルゴリズムの基本
Qiita / 2026/4/30
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要点
- 暗黙的評価（ユーザーの行動ログなど）しか得られていない状況での推薦問題を対象に、標準的なアルゴリズムの理解と実装を目指す内容です
- 暗黙データを推薦に利用する際の前提・考え方を押さえ、実運用で扱いやすい形に落とし込むことを重視しています
- Pythonや機械学習／データサイエンスの観点から、推薦アルゴリズムを「使ってみる」導入として整理しています
- Kaggle等も意識した学習・検証を想定した構成で、手を動かしながら概念を固める方向性です
はじめに
暗黙的評価が得られている場合の推薦の問題について、スタンダードとされるアルゴリズムを理解し実際に使ってみたい
アイテムの購買有無のデータから、ユーザーが今後購入するアイテムを予測するkaggleのH&Mのcompetitionを見つけたので、やってみる
推薦ア...
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