協調フィルタリングとアイテムベースの課題に対するチューニング

パーソナライズド・レコメンダーでは、ユーザーの行動履歴を抽出する方法に特徴があるほか、さまざまな切り口による重み付けや、カテゴリフィルタ、ルールベースなどを併用することで、こうした課題の解決に取り組んでいる。ここに挙げた課題の解決方法を、パーソナライズド・レコメンダーを例として解説してみよう。