タイトルコード |
1000100995344 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
基礎から学ぶ推薦システム |
書名ヨミ |
キソ カラ マナブ スイセン システム |
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情報技術で嗜好を予測する |
言語区分 |
日本語 |
著者名 |
奥 健太/著
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著者名ヨミ |
オク ケンタ |
出版地 |
東京 |
出版者 |
コロナ社
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出版年月 |
2022.7 |
本体価格 |
¥4500 |
ISBN |
978-4-339-02928-4 |
ISBN |
4-339-02928-4 |
数量 |
10,311p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
007.609
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件名 |
データマイニング
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注記 |
文献:p289〜304 |
内容紹介 |
利用コンテンツに対する評価履歴からの嗜好予測には、機械学習をはじめとしたさまざまな情報技術を駆使する。人の嗜好を予測する「推薦システム」技術について、わかりやすく丁寧に解説。 |
著者紹介 |
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了(情報生命科学専攻)。博士(工学)。龍谷大学講師。 |
目次タイトル |
1.推薦システム |
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1.1 推薦システムとは 1.2 なぜ推薦システムが必要か 1.3 ユーザ,アイテム,評価値 1.4 推薦問題の定義 1.5 推薦サイクル |
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2.内容ベース推薦システム〜近傍ベース方式〜 |
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2.1 内容ベース推薦システム(近傍ベース方式)の基本 2.2 類似度に基づく推薦 2.3 適合性フィードバック 2.4 k近傍法 2.5 次元削減 |
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3.内容ベース推薦システム〜モデルベース方式〜 |
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3.1 内容ベース推薦システム(モデルベース方式)の基本 3.2 ルールベース分類器 3.3 単純ベイズ分類器 3.4 決定木 |
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4.協調ベース推薦システム〜近傍ベース協調フィルタリング〜 |
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4.1 協調フィルタリングの基本 4.2 ユーザベース協調フィルタリング 4.3 アイテムベース協調フィルタリング 4.4 評価値行列の次元削減 4.5 ユーザベース協調フィルタリングvs.アイテムベース協調フィルタリング |
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5.協調ベース推薦システム〜モデルベース協調フィルタリング〜 |
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5.1 モデルベース協調フィルタリングの基本 5.2 ルールベース協調フィルタリング 5.3 単純ベイズ協調フィルタリング 5.4 決定木に基づく協調フィルタリング |
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6.協調ベース推薦システム〜潜在因子モデル〜 |
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6.1 潜在因子モデルの基本 6.2 勾配降下法 6.3 確率的勾配降下法 6.4 近傍ベース協調フィルタリングvs.モデルベース協調フィルタリング 6.5 内容ベース推薦システムvs.協調ベース推薦システム |
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7.知識ベース推薦システム |
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7.1 知識ベース推薦システムの基本 7.2 制約ベース推薦システム 7.3 事例ベース推薦システム 7.4 知識ベース推薦システムvs.内容・協調ベース推薦システム |
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8.ハイブリッド型推薦システム |
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8.1 ハイブリッド型推薦システムの基本 8.2 アンサンブル型ハイブリッド 8.3 モノリシック型ハイブリッド 8.4 混合型ハイブリッド |
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9.推薦システムの評価 |
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9.1 推薦システムの評価の基本 9.2 評価方法 9.3 正確性に関する評価指標 9.4 発見性に関する評価指標 |