【応用情報技術者試験】協調フィルタリング

協調フィルタリングとは、ユーザーの過去の行動履歴や評価に基づいて、他のユーザーにアイテムを推薦する手法です。具体的には、あるユーザーと似た好みを持つ他のユーザーが過去に評価したアイテムを、そのユーザーにおすすめする形で利用されます。

協調フィルタリングの仕組み

ユーザーの行動履歴を収集:ECサイトでの購入履歴、動画サイトでの視聴履歴、SNSでのいいね！など、ユーザーの様々な行動履歴を収集します。
ユーザー間の類似度を計算:収集した行動履歴を基に、ユーザー間の類似度を計算します。例えば、同じ商品を多く購入しているユーザー同士は、好みや興味が似ているとみなされます。
おすすめアイテムを推薦:あるユーザーと類似度の高いユーザーが評価したアイテムを、そのユーザーにおすすめします。

協調フィルタリングの種類

ユーザーベース協調フィルタリング:あるユーザーと類似度の高いユーザーが過去に評価したアイテムを推薦します。
アイテムベース協調フィルタリング:あるユーザーが過去に評価したアイテムと類似度の高いアイテムを推薦します。

協調フィルタリングのメリット

パーソナライズされた推薦:個々のユーザーの好みや興味に合わせた推薦が可能になります。
意外な商品の発見:ユーザーが普段購入しないような商品や、知らなかった商品との出会いを演出できます。
幅広い分野で活用可能:ECサイト、動画配信サイト、音楽配信サイトなど、様々な分野で活用されています。

協調フィルタリングのデメリット

新規ユーザーへの対応:新規ユーザーは過去の行動履歴が少ないため、推薦精度が低くなる傾向があります。
評価の少ないアイテムへの対応:評価の少ないアイテムは、推薦対象として選ばれにくいため、幅広いアイテムを推薦することが難しい場合があります。
データの偏り:特定のユーザー層のデータに偏りがあると、推薦結果に偏りが生じる可能性があります。

例:

例えば、あるユーザーが「あつまれどうぶつの森」をプレイしているとします。協調フィルタリングでは、そのユーザーと「あつまれどうぶつの森」をプレイしている他のユーザーの行動履歴を分析し、例えば「ニンテンドースイッチ」を一緒に購入しているユーザーが多い場合、「ニンテンドースイッチ」をそのユーザーにおすすめする、といった形で利用されます。

まとめ

協調フィルタリングは、ユーザーの行動履歴を分析し、個々のユーザーに最適なアイテムを推薦する強力な手法です。様々な分野で活用され、ユーザーの体験を向上させる上で重要な役割を果たしています。