Pythonによるレコメンド入門~コンテンツベースフィルタリングによる推薦~

Description

コンテンツベースフィルタリングはユーザに対して適切なコンテンツを提供するためのレコメンド手法です。レコメンド手法と言うと協調フィルタリングなどが有名ですが、コンテンツベースフィルタリングもコールドスタートに強いなどのメリットがあります。

本コースでは、コンテンツベースフィルタリングの基本を学んだ後、Pythonを使用した実践を行いますので、ぜひ手を動かしてレコメンドにチャレンジしてみてください！

コース内容

1. コンテンツベースフィルタリングの概要

   • レコメンドシステムの基礎とコンテンツベースフィルタリングの仕組みを解説します

   • ユーザの嗜好とアイテムの特徴をどのように結びつけてレコメンドをするか学びます

2. レコメンドの評価指標

   • オフライン評価・オンライン評価の手法を紹介します

   • オフライン評価におけるレコメンドシステムの評価指標を学びます

3. Pythonによる実践 Step1：One-Hot Encodingとコサイン類似度の計算

   • MovieLensのデータを使い、コンテンツベースフィルタリングの第1ステップとしてレコメンドを実装します

4. Pythonによる実践 Step2：Word2vecとコサイン類似度の計算

   • Word2Vecモデルを使用してベクトル化し、コンテンツベースフィルタリングを実装します

コンテンツベースフィルタリングの概念を理解するだけでなく、Pythonによる実践を組み合わせて、より深くレコメンドを学んでいきましょう！

What You Will Learn!

• レコメンドの基礎
• コンテンツベースフィルタリングの概要
• コサイン類似度による推薦手法
• Pythonによるコンテンツベースフィルタリングの実装

Who Should Attend!

• レコメンドモデル開発に興味がある方
• コンテンツベースの推薦方法を学びたい方
• Pythonでレコメンドを実践してみたい方

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