こんてんつべーすふぃるたりんぐ
コンテンツベースフィルタリング
アイテムそのものが持つジャンルや属性などの特徴量と、利用者の過去の好みを照らし合わせて似たアイテムを推薦する手法です。他者のデータが不要で、新着アイテムにも対応できます。
詳しい説明
コンテンツベースフィルタリングは、アイテムそのものが持つ特徴量（ジャンルや属性など）と、ユーザーの過去の好みを照らし合わせ、似たアイテムを推薦する手法です。ユーザー自身の過去の履歴のみを使用するため、他者のデータが不要であり、新着アイテムに対してもすぐに推薦できる利点があります。
試験で問われること
G検定（ジェネラリスト検定）
- ユーザーの好みの偏りが強く出る傾向があります。
- 他者の行動データを必要としないため、ユーザー数が少ない段階から利用可能です。
- 推薦される結果が、過去の履歴に似たものばかりになるという課題があります。