内容ベースフィルタリング
自分が過去に消費した情報と似た情報を提示
本を例にとると、過去購入した本と同じ作者の作品を提示したり、
映画であれば過去見た映画と過去見た映画と同じ監督や同じ俳優の作品を提示する方法
内容ベースフィルタリングとその課題
内容ベースフィルタリングは、情報同士の近さを規定し推薦を行う手法。
人の好みの共通する部分を元に情報どうしの今日りを定義しユーザーが過去の消費した情報と距離の近い情報を提示する方法。
どのような時に有効な手法か？
計算出来る距離の近さとユーザーの興味の関心の近さが一致していると考えられ場合に有効
メリット
距離を定義できれば推薦が可能なため膨大な購買情報がなくてもシステムを構築できる
課題
情報同士の適切な距離の定義が困難である。
内容ベースフィルタリングでは「コサイン類似度」「ジャッカード係数」を用いることが多い。
重要になるのはどのように情報をベクトル化するか対象となるアイテムの情報からベクトルを構成する。
参考
http://gihyo.jp/dev/serial/01/information-recommendation-system/0004