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グラフデータベースと機械学習を用いたレコメンドシステムについて
グラフデータベースと機械学習を用いたレコメンドシステムの開発と応用
現状決定している研究内容まとめ
1. 研究テーマ
- テーマ: グラフデータベースと機械学習を用いたレコメンドシステムの開発と応用
2. 研究目的
- ユーザーやアイテムの関係をより正確に捉えることで、精度の高いレコメンドを実現することを目指す。
- グラフデータベースを活用し、ユーザーやアイテム間の複雑な関係を効果的にモデル化する。
3. 使用する技術とツール
-
グラフデータベース: Neo4j
- グラフ構造を用いてユーザー・アイテムの関係性を管理。
-
プログラミング言語: Python
- 機械学習モデルの構築とデータ処理を行う。
-
開発環境: Docker
- Neo4j と Python のコンテナを構築し、分離された環境で開発を進める。
- 通信プロトコル: Bolt（Neo4jとPythonの接続用）
4. レコメンド手法の候補
- 協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド手法を検討中。
- **グラフ埋め込み（Graph Embedding）**技術を利用することで、ユーザーやアイテムの類似性をベクトル空間に変換し、レコメンド精度を向上させることを目指す。
5. 機械学習モデルの候補
- Graph Embedding モデル: DeepWalk, Node2Vec
- 行列分解: Matrix Factorization
- Graph Neural Networks (GNN): 複雑なノード間関係の学習を行う。
- その他の機械学習モデル: LightGBM, XGBoost など
6. 現在のシステム構成
- Neo4j コンテナ: データベースを管理し、ユーザー・アイテムの関係性をグラフとして構造化。
- Python コンテナ: データ処理と機械学習を実行し、Neo4j へ接続してクエリを実行。
- Docker Compose の使用: 両コンテナを一括で管理し、環境の分離と再現性を高める。
今後の研究工程（初期案）
1. 環境構築
- Docker Compose を用いて Neo4j と Python のコンテナを設定する。
- Neo4j コンテナにデータベースの初期設定（ノード、エッジの定義など）を行う。
- Python コンテナで Neo4j ライブラリを用いたサンプルスクリプトを実行し、接続確認。
2. データ収集と前処理
- 使用するデータセットの選定（例: レコメンド用のユーザー・アイテムデータセット）。
- データセットをグラフ構造に変換し、Neo4j にインポートする。
- データの前処理（特徴量エンジニアリング、ノイズの除去、ラベルの設定など）。
3. モデリング
- グラフ埋め込み技術（DeepWalk, Node2Vec）を用いて、ノード間のベクトル表現を取得。
- 他の機械学習モデル（Matrix Factorization、LightGBM など）と組み合わせ、ユーザーの好みを予測。
- GNN（Graph Neural Networks）の実装を試し、精度の比較を行う。
4. モデル評価
- 評価指標の設定（Precision, Recall, NDCG, MAPなど）。
- 各モデルのパフォーマンスを測定し、最も効果的な手法を選定。
- エラー分析を行い、推薦の誤りパターンや改善点を特定。
5. システムの最適化と改善
- データ量が増えた際のパフォーマンス（メモリ消費、計算時間）の最適化。
- ハイパーパラメータ調整（例: 埋め込みベクトルの次元数、学習率など）。
- Neo4j のクエリ最適化（Cypher クエリの改善）。
6. 応用シナリオとテストケースの作成
- レコメンドシステムの具体的な適用シナリオを設定（例: 映画推薦、商品推薦、SNSの友人推薦）。
- テストケースを設定し、実際にユーザーに提供する際の精度やユーザー満足度を検証。
7. ドキュメンテーションと発表準備
- 研究結果のドキュメント化（論文形式でのまとめ）。
- システムのデモンストレーションを作成。
- 発表資料の作成とリハーサル。
Discussion