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私は現在、ユーザーが以前に気に入ったアイテムに似たアイテムを推奨する既存のシステムに取り組んでいます。

交互最小二乗協調フィルタリングを使用して、ユーザーとアイテムの特徴ベクトルを見つけます。次に、アイテムの特徴ベクトルを使用し、コサイン類似度測定を使用して類似アイテムを見つけます。

ただし、これがアイテム ベースの CF なのか、コンテンツ ベースのフィルタリングなのかについて、明確にしたいと思います。私の傾向は、それが両方であるということです。アイテムを比較するために類似度を使用しているため、アイテムは特徴ベクトルの内容にありますか?

ありがとう、

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