Object2Vec
Object2Vecとは
『高次元のベクトルを、できるだけ情報量を減らさずに次元削減し、類似した物体を近距離に配置する』
手法であり、汎用的なアルゴリズムです。
ベクトル化
具体的には、次のさまざまな種類の 『オブジェクトを数値ベクトル』 として、表現します。
- テキスト
- 商品
- ユーザー
- 画像
このベクトル表現（コンピュータが理解しやすくなる）を使って、オブジェクト間の
- 類似性
- 関係性
を評価したり、分類タスク に応用できます。
特徴
- 埋め込みベクトルを使って、異なるオブジェクト間の類似度を計算できます。
- オブジェクト間の関係を学習し、特定のビジネス要件に合わせたベクトル表現を生成することが可能です。
ユースケース
-
レコメンデーションシステム
ユーザーの好みに基づいて、類似の製品やコンテンツを推薦する。 -
カスタマー分析
類似したユーザーグループを特定し、マーケティング施策に活用する。 -
テキストやアイテムのクラスタリング
類似性に基づいて商品や文書をグループ化する。