レコメンドメモ
レコメンド についてのメモ
レコメンドエンジンについて
レコメンドエンジンに関しては良い本があるということは知っています。
これ立ち読みしたけど、これで一通りのこと網羅しており、いい感じだったので、これ読んでください。
あとは、これを読んでいない自分が今知っていることに関してつらつら書いてきます。
レコメンドの種類について
今の認識だとレコメンドの種類は 4 種類あると思ってます。今回はわかりやすくレコメンド対象を商品としてします。
- 商品をスコアリングをして、そのスコアリングが高い順に並べる
- 買った商品の類似商品を勧める
- ユーザー属性から購入商品を推論する
- ユーザーと購入商品のネットワーク図を構成し、ネットワークをもとに推論をこなう
というのが大枠かなっと思ってます。
商品をスコアリングをして、そのスコアリングが高い順に並べる
これは別にあえて機械学習を使わなくてもいいんですけど、なんとなく売れそうな商品を数値化するってことですね。
自分は売れるか売れないかの分類問題に落とし込むのが好きです。
買った商品の類似商品を勧める
商品をクラスタリングして勧めるってことですね、似たようなものを買うケースだとこれでいい気がしますね。
高額商品のレコメンドだと、絶対にありえない気がする、、、
アイテム協調フィルタリングアルゴリズム(ItemCF)
ユーザー属性から購入商品を推論する
様々なアプローチがあるかと思いますが、シンプルに NN 使って、全商品に対しての確率分布を出すのが早い気がしますね。(全体商品数が変化しないことが前提になると思いますが)
ユーザーと商品のネットワーク図を構成し、ネットワークをもとに推論をこなう
ユーザー協調フィルタリングアルゴリズム(UserCF)
あとは、GNN を使って、ネットワークに構成から、次の Link を予測するとか
GPT 様のご意見
あなたが挙げた 4 つのレコメンド手法について、それぞれのメリットとデメリットを以下に論じます。
1. 商品をスコアリングして、高い順に並べる
メリット:
- シンプルで実装が容易: スコアリングアルゴリズムを導入することで、商品ごとに評価を算出でき、比較的早く導入可能。
- 全ユーザー共通のおすすめ: スコアが高い商品は全てのユーザーに対して良いとされ、人気商品を一斉におすすめできる。
- スケールしやすい: 新しい商品が出た場合もスコアリングアルゴリズムに基づき簡単に追加できる。
デメリット:
- パーソナライズ不足: 個々のユーザーの好みに対応しにくい。全てのユーザーに同じ商品が推奨されるため、特定ユーザー向けの精度が低い。
- 商品間のコンテキスト無視: 商品間の関連性を考慮せず、単純にスコアが高いものだけを提示するため、文脈が欠ける可能性がある。
2. 買った商品の類似商品を勧める
メリット:
- パーソナライズ可能: ユーザーが購入した商品に基づき、それに類似する商品を提案するため、個々のユーザーの趣向にマッチしやすい。
- ユーザー体験の向上: ユーザーが既に気に入っている商品の関連アイテムを見つけやすくなる。
デメリット:
- ユーザーの購入履歴に依存: 新規ユーザーや購入履歴が少ないユーザーには効果が薄く、Cold Start 問題が発生する。
- 多様性の欠如: 似たような商品ばかりが推薦され、ユーザーに新しいジャンルやアイデアを提示する機会が減少する。
3. ユーザー属性から購入商品を推論する
メリット:
- 新規ユーザーにも対応可能: ユーザーの基本属性（年齢、性別、地域、興味など）に基づき推論するため、購入履歴がないユーザーにも有効。
- 幅広い商品を提案可能: ユーザー属性と商品の特性を結びつけることで、より広範な商品の推論が可能になる。
デメリット:
- データの信頼性に依存: ユーザーの属性情報が正確でなければ、誤った商品提案が行われる可能性がある。
- パーソナライゼーションが限定的: 購入履歴を直接参照しないため、ユーザーの具体的な好みや行動を反映した推薦には限界がある。
4. ユーザーと商品のネットワーク図を構成し、ネットワークをもとに推論する
メリット:
- 高度なパーソナライズ: ネットワーク分析を使うことで、ユーザーの過去の行動や他のユーザーとの関係性を深く考慮した推薦が可能。
- 非対称的な商品発見: 直接的な購入履歴だけでなく、類似ユーザーや関連商品のネットワーク構造を利用して、新たな発見を促進できる。
デメリット:
- 計算リソースが多い: 複雑なネットワークの構築や推論に膨大な計算力を要するため、リアルタイムでの処理が難しい場合がある。
- 実装が難しい: ネットワーク構築や分析には高度なアルゴリズムやデータ構造が必要で、技術的ハードルが高い。
- ネットワークデータの維持管理: ユーザーの行動データや商品の関連性が常に更新されるため、ネットワークの維持管理が手間になる。
だそうです。
まとめ
スコアリリングやクラスタリングというのが計算リソース的に楽な方向かと思いました。
ただ、スコアリングやクラスタリングの手法というのが、売り上げ(KPI)などにどのくらい貢献するかは難しいなぁっと思いました。
というかこの手のレコメンドエンジンて基本的に、精度検証難しい気がする。LLM に評価してもらうとかはできるのかなぁ？
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