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Bukuma.meのブログ•3年前

LightFMで はてなブックマーク のレコメンドモデルを作ってみた話

おすすめブクマ(仮) というサイトを運営している id:bukumame です。日頃からブコメ検索をご利用いただきありがとうございます。 本来のおすすめ機能よりも検索機能のほうが利用されている当サイトですが、今日はブコメ検索ではなくトップページのおすすめ機能の改善に関する調査報告をご紹介をいたします。 既存のおすすめ機能の問題点について 既存のおすすめは単純な協調フィルタリングを少し改変したロジックでできていますが、その問題点は主に2点あります： 性能がイマイチ 頻繁なモデル更新が難しい 性能がイマイチなのは、協調フィルタリングでユーザー同士の類似度を計算して、一定以上の類似度を持つユーザーの…

#LightFM#機械学習#レコメンド

関連ブログ

宇宙 日本 世田谷 機械学習•5年前

LightFMで前処理・学習から予測・評価・潜在表現の取得までやってみる

ロゴがかっこいい、、、 概要 こちらのLightFMを実際にMovieLensのデータを使って一通り動かしてみます。 github.com 元になっている論文はこちらです。 arxiv.org 細かい論文の内容に関しては以下の記事でまとめています。 nnkkmto.hatenablog.com また、動かすことが目的であるため精度に関してはこの記事では考えません。 概要 論文概要 流れ 使用するデータセット 使用したスクリプト lightfm.data.Datasetを用いた前処理 概要 dataframeからの変換 encoderの生成 datasetのビルド mappingの取得 連続値を…

#機械学習#LightFM
宇宙 日本 世田谷 機械学習•5年前

【論文紹介】LightFM: Metadata Embeddings for User and Item Cold-start Recommendations

はじめに 以下でLightFMとしてパッケージも配布されている Metadata Embeddings for User and Item Cold-start Recommendations を読んでいきます github.com このパッケージ、lossや前処理などメソッドがかなり充実していて使いやすく、またLightFM自体も予測精度いいのでおすすめです。explicit feedbackを扱えないというところのみ注意が必要です。 追記：LightFMの使用方法に関して以下記事にまとめました nnkkmto.hatenablog.com 概要 FMのspecial caseとして捉えられ…

#機械学習#LightFM#論文紹介