行列分解型レコメンデーションシステムの核心となる考え方は、ユーザーの行動データを行列で表現し、行列分解アルゴリズムによってその行列を2つの低次元行列に分解することです。 これら2つの行列はそれぞれユーザーと商品の特性を表します。 このようにして、ユーザーの行動データに潜在する関係性を抽出することができ、よりパーソナライズされたレコメンデーションをユーザーに提供することが可能になります。
本記事では、以下の点について詳しく説明します。
- コアとなる概念と関連性
- コアとなるアルゴリズムの原則と具体的な操作手順、および数学モデルの公式の詳細な説明
- 具体的なコード例と詳細な説明
- 今後の開発動向と課題
