レコメンドエンジンとその詳細【メモ】
1. 協調フィルタリング
協調フィルタリングは、ユーザーとアイテムの関係に基づいて、他のユーザーがアイテムを評価した情報を利用して推薦を行う．
協調フィルタリングの具体例
1. アマゾン
アマゾンは、ユーザーが購入した商品や関心のある商品に基づいて、そのユーザーに推薦する商品を表示する。
2. Netflix
Netflixは，ユーザーが見た映画やテレビ番組に基づいて，そのユーザーにおすすめする映画やテレビ番組を表示する．
3. Google Play Music(YouTube Musicに統合)
Google Play Musicは，ユーザーが再生した曲やプレイリストに基づいて，そのユーザーにおすすめする曲を表示する．
2. 協調型フィルタリング
協調型フィルタリングは、ユーザー間の類似性を計算して、類似したユーザーがアイテムを評価した情報を利用して推薦を行う．
3. コンテンツベースフィルタリング
コンテンツベースフィルタリングは、ユーザーがアイテムを評価した情報を利用して、アイテムの類似性を計算して推薦を行う．
4. ベイジアンフィルタリング
ベイジアンフィルタリングは、ユーザーがアイテムを評価した情報を用いて、確率的な手法を利用して推薦を行う．
5. ニューラルネットワークベースのレコメンドエンジン
ニューラルネットワークベースのレコメンドエンジンは、深層学習アルゴリズムを利用して、ユーザーとアイテムの関係を学習して推薦を行う．