皆さんこんにちは。今日も引き続きChatGPT先生をお迎えして、「ChatGPTとPythonで学ぶ 非負値行列因子分解」というテーマで雑談したいと思います。それではChatGPT先生、よろしくお願いします。
assistant:
こんにちは、皆さん。私に機会を与えていただき、ありがとうございます。今日は非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）についてお話しします。
NMFは、線形代数と機械学習が交わる部分に位置付けられる方法です。これは、行列を二つの行列に分解するという操作に関係しています。先に結論を言えば、NMFはデータの次元削減やクラスタリング、推薦システムなど、幅広い問題で活用されています。
では、非負値行列因子分解が何であるかを詳しく理解するためには、まず行列因子分解が何であるかを説明することから始めたいと思います。さて、行列因子分解とは何でしょうか？
まず、行列Aを二つの行列BとCに分解するということは、次のような式を満たす二つの行列B、Cを見つけるということです。
A = BC
もちろん、また、非負値というのは、行列A、B、およびCのすべての要素が非負（つまり、0または正）であることを意味します。
次に、行列分解の具体的な例をPythonで見てみましょう。今回は非負値行列因子分解(NMF)を行うためのライブラリとして、scikit-learnライブラリを使用します。
まずは、scikit-learnライブラリとNumPyライブラリをインポートします。
from sklearn.decomposition import NMF
import numpy as np
それからランダムなデータ行列Aを生成します。ただし、ここでは正の値を持つようにします。
np.random.seed(0)
A = np.random.rand(4, 4)
print(A)
[[0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318]
[0.4236548 0.64589411 0.43758721 0.891773 ]
[0.96366276 0.38344152 0.79172504 0.52889492]
[0.56804456 0.92559664 0.07103606 0.0871293 ]]
次に、NMFクラスのインスタンスを生成します。パラメータで指定するn_componentsは、生成されるB、Cの列数、行数を指定します。
model = NMF(n_components=2)
そして、fit_transform関数でAを非負値行列BとCに分解します。
B = model.fit_transform(A)
C = model.components_
最後に、得られたBとCが元の行列Aとよく近似することを確認します。
print(np.allclose(A, np.dot(B, C)))
これが非負値行列因子分解の一連の流れです。
user:
False
結果は False になりました。
assistant:
そうですか、それは予想外でしたね。この結果は、非負値行列因子分解（NMF）が厳密な分解を保証しないため起こり得ます。NMFはあくまで近似的に元の行列を2つの非負行列の積に分解しようとしますが、厳密に元の行列を再現する保証はありません。
したがって、np.allclose(A, np.dot(B, C))がFalseを返すことは十分あり得る事態ですし、実際それが一般的に待ち望まれる挙動です。完全な再現にこだわると過学習（overfitting）のように、元のデータに含まれるノイズまで再現してしまう可能性があるからです。
したがって、ここで我々が特に注目したいのは、非負値行列因子分解（NMF）がデータをどのように近似し、その結果どのような情報を抽出するかというにとどまります。
ぜひ、元の行列Aと分解した結果の行列B、Cの積とを見比べてみてください。また、分解後の行列BとCがどのような特性を持つかも見てみましょう。それはNMFが持つ意味を理解する手助けになるはずです。
user:
非負値行列因子分解を学ぶために、結果を可視化するようなことはできますか？
assistant:
はい、実際に非負値行列因子分解（NMF）によってどのような情報が抽出されるのかを理解するために、結果を可視化することは非常に有効です。特に、元のデータが画像などの視覚的な情報を含む場合には、NMFによる分解結果を画像として表示することで、NMFがどのような特徴を捉えることができるのかを視覚的に理解することが可能です。
たとえば、以下のようなプログラムを考えてみましょう。
まずは必要なモジュールをインポートします。
from sklearn.datasets import fetch_olivetti_faces
from sklearn.decomposition import NMF
import matplotlib.pyplot as plt
そして、学習データを用意します。今回はOlivetti Facesという有名な顔画像データセットを使用します。
dataset = fetch_olivetti_faces(shuffle=True, random_state=0)
faces = dataset.data
次にNMFを行います。ここでは成分数（n_components）を25としています
nmf = NMF(n_components=25)
W = nmf.fit_transform(faces)
H = nmf.components_
最後に、得られた成分（顔の特徴）を画像として表示します。
fig, axes = plt.subplots(5, 5, figsize=(10,10))
for i, ax in enumerate(axes.flat):
ax.imshow(H[i].reshape(64, 64), cmap='gray')
plt.show()
このスクリプトを実行すれば、25個の特徴的な「顔」が表示されます。これは、NMFが顔画像データセットから抽出した特徴的な成分（パーツ）を表しています。
user:
NMFが顔画像データセットから特徴的な成分（パーツ）を抽出できるのはなぜか、詳しく説明してください。
assistant:
非負値行列因子分解（Non-negative Matrix Factorization、NMF）は、元のデータを二つの非負の行列に分解します。この特性から、NMFは元のデータに含まれる「パーツ」的な構造や局所的な特徴を保持したまま、データを分解することができるのです。
具体的には、NMFはデータ行列を「ベースライン行列」（B）と「係数行列」（C）に分解します。ベースライン行列は、元のデータがどのような「パーツ」の組み合わせで表現されているかを示します。一方、係数行列は、それぞれの「パーツ」がどの程度寄与しているかを示します。
画像データの場合、NMFによる分解は、元の画像がどのようなパターンの組み合わせで構成されているかを表します。画像に対するNMFの結果であるベースライン行列の各行は、元の画像の特徴的なパターンを表しています。例えば、顔画像であれば、眼、鼻、口といったパーツや、特定の照明状況下での顔全体といった局所的な特徴を表します。
それぞれの特徴的なパターン（「パーツ」）が元の画像にどの程度含まれているかは、係数行列によって表現されます。例えば、ある画像が大きな目を持つことが特徴的であれば、「目」を表すベースライン行列の行に対応する係数が大きくなるでしょう。
以上が、NMFが画像データから特徴的な成分（パーツ）を抽出できる理由です。NMFは、元のデータを非負の成分の積として近似することで、データの持つパーツ的な特性を保存しながら低次元に次元削減することが可能です。
user:
NMFは、他にどのような用途で用いられていますか？代表的な例について詳しく教えてください。
assistant:
NMF（非負値行列因子分解)は、データ分析、特にパターン認識や機械学習の分野で幅広く利用されています。具体的な応用例をいくつか挙げてみましょう。
-
テキストマイニングとトピックモデリング： テキストデータをドキュメントと単語の行列として表現した場合、NMFを適用することで行列を「ドキュメントとトピックの行列」と「トピックと単語の行列」に分解することができます。この応用はトピックモデリングと呼ばれ、各ドキュメントがどのトピックからどの程度生成されたか、各トピックがどの単語をどの程度含むかを解析するために使われます。
-
画像解析： NMFを用いると、データの複数のパターンを抽出することができます。これはデータが複数の原因により構成される場合に有用です。例えば、顔画像はさまざまな顔のパーツや照明のパターンの組み合わせて構成されます。NMFでこれらを抽出し、新たな顔画像を生成したり、特定のパターンを持つ顔画像を識別したりすることが可能です。
-
音源分離： 音楽信号は音色、ピッチ、強度などの複数の成分から成り立っています。これらの成分は加法的に混ざり合って音信号を形成します。NMFはこのような加法的混合を分解する手法として用いられ、複数の音源を分離することができます。
-
推薦システム： 使用者とアイテムの関連度を示す行列があった場合、NMFを適用することで行列を「使用者と隠れ特徴の行列」と「隠れ特徴とアイテムの行列」に分解することができます。この応用はコンテンツベースまたは協調フィルタリングの推薦システムとして利用されます。例えば、どのユーザーがどのアイテムを好むかの傾向を学習し、それに基づいて新たな推薦を行います。
これらはNMFが有効に利用できる代表的なケースであり、データの特性が非負で、複数の要素の組み合わせによってデータが生成されているという想定のもとで有効に作用します。
user:
非負値行列因子分解をテキストマイニングとトピックモデリングに用いる例を、もっと具体的に詳しく教えてください。
assistant:
非負値行列因子分解（NMF）をテキストマイニングとトピックモデリングに用いる例を見ていきましょう。
テキストマイニングとは、大量のテキストデータから価値ある情報を探し出すために、自然言語処理（NLP）、テキスト分析、データマイニングなどの手法を組み合わせて用いることを指します。
トピックモデリングはテキストマイニングの一部分で、大量の文書を整理したり理解したりするために使われます。トピックモデリングの目的は、文書の集まりから「トピック」を抽出すること。NMFはこのトピック抽出に有用な手法です。
以下にPythonでの一例を挙げておきます。
初めに必要なモジュールをインポートします。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import NMF
サンプルの文書データを用意します。ここでは簡単のため3つの文書だけ用意します。
documents = [
"I love my cat but he often scratches me.",
"I hate when my cat scratches me.",
"My sister has a cat. She loves him a lot."
]
次に、TfidfVectorizerを用いて各単語のTF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）を計算します。
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf = vectorizer.fit_transform(documents)
このtfidfがNMFの入力データとなります。ここでは2つのトピックを抽出することを仮定し、NMFを適用します。
nmf = NMF(n_components=2)
nmf.fit(tfidf)
その後、各トピックの単語分布を表示します。
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
for topic_idx, topic in enumerate(nmf.components_):
print(f"Topic #{topic_idx + 1}")
print(" ".join([feature_names[i]
for i in topic.argsort()[:-10 - 1:-1]]))
Topic #1
scratches cat love hate sister loves lot
Topic #2
sister loves lot cat hate scratches love
このスクリプトを実行すると、2つのトピックそれぞれに対して、そのトピックに重要な単語が表示されます。これが各トピックの「単語分布」です。これにより、各トピックがどのような「テーマ」であるかをある程度理解することができます。
以上がNMFを用いた基本的なテキストマイニング・トピックモデリングの一例です。もちろん、実際にはもっと多くの文書データ、より複雑な前処理及びパラメータ調整が必要となるでしょう。
user:
ありがとうございます。では次に、非負値行列因子分解を音源分離に用いる例を、もっと具体的に詳しく教えてください。
assistant:
非負値行列因子分解（NMF）は、音楽信号処理、とくに音源分離のタスクで広く使われています。音源分離とは、一つの音声信号（例えば一曲の音楽や、複数人の会話音声など）から、それぞれの音源（例えば楽器や、話者等）を個別に分離することです。
そのアプローチの一つとして、音声信号を時間-周波数領域（スペクトログラム）で表現し、それをNMFで分解する手法があります。ここでは、スペクトログラムを「基底スペクトル行列」と「活性度行列」に分解します。このとき、「基底スペクトル行列」は個々の音源のスペクトルを表し、「活性度行列」はそれぞれの音源の時間的な活動度を表します。
Pythonのライブラリ librosa を使って音楽のスペクトログラムを得る例を示します（コードはあくまで一部で、完全な音源分離を行うには多くのステップ及びパラメータ調整が必要です）:
import librosa
import numpy as np
from sklearn.decomposition import NMF
# Load audio file
y, sr = librosa.load('music_file.mp3')
# Compute the spectrogram of the audio signal
D = librosa.stft(y)
magnitude, phase = librosa.magphase(D)
# Apply NMF
model = NMF(n_components=2, init='random', random_state=0)
W = model.fit_transform(magnitude)
H = model.components_
# The separated components can be reconstructed by
# multiplying the corresponding basis spectrogram with its activation
reconstructed_0 = np.outer(W[:, 0], H[0, :])
reconstructed_1 = np.outer(W[:, 1], H[1, :])
# ... (You may continue this process depending on the chosen number of components.)
ここでは、n_components=2 と指定していますので、2つの音源を分離しています。reconstructed_0 と reconstructed_1 はそれぞれ分離された音源のスペクトログラムを表します。
注：この例では非常に単純な設定での音源分離を行っています。実際の音楽やスピーチの音源分離には、より高度なアルゴリズムや前後処理が必要となります。たとえば、複数マイクロホンを使用したり、畳み込み非負値行列因子分解（Convolutional NMF）を使用したりするなどの手法があります。
user:
ありがとうございます。では次に、非負値行列因子分解を推薦システムに用いる例を、もっと具体的に詳しく教えてください。
assistant:
非負値行列因子分解（NMF）は、推薦システムにおけるアイテムの推薦にも使われます。これにより、ユーザーの評価行列を「ユーザーと隠れ特徴の行列」及び「隠れ特徴とアイテムの行列」に分解し、ユーザーがまだ評価していないアイテムの評価を予測することができます。
以下のPythonでのサンプルコードは、映画の推薦システムの一部を示した簡単なものです。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import NMF
# Load user ratings
ratings = pd.read_csv('movie_ratings.csv') # ユーザーの評価を読み込む
# Convert the user ratings into a user-movie matrix
user_movie_matrix = ratings.pivot_table(index='user_id', columns='movie_id', values='rating')
# Use NMF to find latent features
model = NMF(n_components=15, init='random', random_state=0)
W = model.fit_transform(user_movie_matrix.fillna(0))
H = model.components_
# Now we can predict a rating with the dot product of W and H
predicted_ratings = np.dot(W, H)
このコードでは、まずユーザーの評価データを読み込み、その後それをユーザーとアイテムの行列に変換します。その行列はNMFによって「ユーザーと隠れ特徴の行列」（W)と「隠れ特徴とアイテムの行列」（H）に分解されます。
NMFによって得られた行列WとHを使って、元のユーザー-アイテムの行列（つまり未評価のアイテムを除くユーザーの評価)を再構成します。この再構成された行列は、未評価のアイテムに対するユーザーの予測評価を含んでいます。したがって、これに基づき評価が最も高いアイテムをユーザーに推薦することが可能です。
なお、実際の応用ではさらに様々な要素考慮する必要があります。例えば、行列分解の結果を交差検証により評価したり、未評価のアイテムに対する予測の信頼性を評価したりするなどの工夫が必要です。また、NMF以外の行列分解手法（例えばSVDなど）も一般的に使われます。
user:
てかpandasにpivot_tableっていうメソッドがあるの知らなかったので驚きました。
assistant:
はい、pivot_tableはPandasの便利な機能の一つです。データフレームからピボットテーブル（crosstabとも呼ばれます）を生成するために使用されます。
ピボットテーブルは、特定のカラムを行と列のインデックスにし（必要に応じて複数カラムを選択できます）、その交差点にある他のカラムの統計（平均、合計、頻度など）を配置します。
例えば、以下のようなデータフレームがあるとします：
df = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
'C': ['small', 'large', 'large', 'small', 'small', 'large'],
'D': [1, 2, 2, 3, 3, 5],
'E': [2, 4, 5, 5, 6, 6],
})
データフレームは以下のような内容になります：
A B C D E
0 foo one small 1 2
1 foo one large 2 4
2 foo two large 2 5
3 bar two small 3 5
4 bar one small 3 6
5 bar one large 5 6
このデータフレームからピボットテーブルを作成します。カラムAとBを行のインデックスに、カラムCを列のインデックスにし、カラムDおよびEの平均値を配置します：
pivot_df = df.pivot_table(
values=['D', 'E'], # data to be aggregated
index=['A', 'B'], # row index
columns=['C'], # col index
aggfunc=np.mean, # aggregation function
)
ピボットテーブルは以下のようになります：
D E
C large small large small
A B
bar one 5.0 3.0 6.000000 6.000000
two NaN 3.0 NaN 5.000000
foo one 2.0 1.0 4.000000 2.000000
two 2.0 NaN 5.000000 NaN
上記では、カラムDおよびEのlargeとsmallの平均値がそれぞれ表示されています。このように、pivot_tableはデータ解析の際に非常に便利な機能となります。
user:
この推薦システムを試すためのトイデータとかありませんか？
assistant:
はい、推薦システムの開発や学習のためにはトイデータセットが非常に役立ちます。
例えば、以下のようなデータセットが一般的によく使われます。
-
Movielensデータセット：このデータセットは映画の評価に基づいたデータセットで、多くの推薦システムのベンチマークとして使用されています。最も小さなデータセット（ml-latest-small）は約10万の評価、9,000の映画、700のユーザーからなる。最大のデータセット（ml-25m）は2500万の評価、6万の映画、16万のユーザーからなる。
-
Jesterデータセット：これはジョークの推薦システムに使用され、ユーザーによるジョークへの評価を収めています。
-
Book-Crossingデータセット：このデータセットは書籍の評価に基づいたデータセットで、27万冊以上の本と、その本への100万以上の評価を含んでいます。
これらのデータセットは公開されており、自由にダウンロードして使用することができます。それぞれの特性に応じて、適切なデータセットを選んでモデルの開発や検証に使用することができます。
ただし、これらのデータセットは実際に推薦システムを開発・展開する際の複雑さを必ずしも反映していません（例えば、新規ユーザーやアイテム（いわゆるコールドスタート問題）の取り扱い、評価の偏り（ロングテール問題）など）。そのため、あくまで初期の開発や概念の理解のための手助け、または機械学習手法の比較検討に使われることが一般的です。
user:
ありがとうございます。では、非負値行列因子分解を推薦システムに用いる例を、Movielensデータセットを使って、もっと具体的に詳しく教えてください。
assistant:
Pythonと一部のライブラリを利用して、非負値行列因子分解を推薦システムに適用する基本的な例を示します。今回はMovielensの小さなデータセット（ml-latest-small）を使用します。
まずは必要なパッケージをインポートします：
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.decomposition import NMF
次に、データをロードします。MovielensのデータセットはCSV形式で提供されています：
ratings = pd.read_csv('ml-latest-small/ratings.csv')
movies = pd.read_csv('ml-latest-small/movies.csv')
評価データはuserId、movieId、ratingの3つの列から成ります。このデータをuserIdとmovieIdでピボットして、行がユーザー、列が映画、各セルが評価値となる行列を作成します：
ratings_matrix = ratings.pivot_table(values='rating', index='userId', columns='movieId')
NaNの値は評価がないことを表しますが、これを0で埋めます：
ratings_matrix_filled = ratings_matrix.fillna(0)
ここからNMFを適用します。ここでは、映画を30の潜在的な特徴に基づいて分類してみましょう：
nmf = NMF(n_components=30)
W = nmf.fit_transform(ratings_matrix_filled)
H = nmf.components_
これにより、ユーザー行列Wとアイテム行列Hが得られました。特定のユーザーに対する映画の評価値の予測値は、WとHの行列積として計算できます：
ratings_pred_matrix = pd.DataFrame(np.dot(W, H),
columns = ratings_matrix.columns,
index = ratings_matrix.index)
これで、ratings_pred_matrixには各ユーザーの映画に対する評価の予測値が格納されています。ユーザーがまだ評価していない映画（元のデータではNaNになっていた場所）の評価値も予測されています。この予測値を基に映画を推薦することができます。
たとえば、特定のユーザー（userIdが1のユーザーとします）に対して、まだ評価していない映画の中で評価値が高い映画を3つ推薦するには以下のようにします：
user_id = 1
recommend_num = 3
# Get predicted ratings for userId 1 and sort by rating
sorted_user_predictions = ratings_pred_matrix.loc[user_id].sort_values(ascending=False)
# Get the movies that userId 1 has rated
user_data = ratings[ratings.userId == user_id]
user_history = user_data.merge(movies, how = 'left', left_on = 'movieId', right_on = 'movieId').sort_values(['rating'], ascending=False)
# Recommend the highest predicted rating movies that user hasn't seen yet.
recommendations = movies[~movies['movieId'].isin(user_history['movieId'])].merge(pd.DataFrame(sorted_user_predictions).reset_index(), how = 'left',
left_on = 'movieId',
right_on = 'movieId').rename(columns = {user_id: 'predictions'}).sort_values('predictions', ascending = False).iloc[:recommend_num, :-1]
上記のコードで推薦したいユーザーのIDと推薦する映画の数を設定し、そのユーザーに推薦する映画を決定します。recommendationsには推薦する映画のリストが格納されています。
ただし、もちろんこの例は非常にシンプルなもので、現実の問題（新規のユーザーやアイテム、評価のスケールの不均一性、高次元のスパースな行列など）にはさらなる工夫が必要です。また、結果の評価（MAEやRMSE等）も重要です。この例のような行列分解は非常に一般的なアプローチではありますが、深層学習を用いた手法など、他の手法も存在します。
user:
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'ml-latest-small/ratings.csv'
と言われます。
assistant:
そのエラーメッセージは、指定したファイルが存在しないことを示しています。具体的には、'ml-latest-small/ratings.csv'というパスのファイルが見つからないということを意味します。
この問題を解決するには次の手順が必要です：
-
ファイルの存在を確認する: 'ml-latest-small/ratings.csv'というファイルが存在するか確認してください。注意深くファイル名やディレクトリ名を見直し、スペルミスが無いか確認してください。
-
正しいパスを指定する: スクリプトが実行される場所と、参照しているファイルの位置関係によって、指定するべきパスは異なります。'ml-latest-small/ratings.csv'がスクリプトから見て正しい位置にない場合、適切なパスを指定しなければなりません。
-
Movielensデータセットをダウンロードする: 'ml-latest-small/ratings.csv'はMovielensのデータセットの一部です。まだダウンロードしていない場合は、公式サイトからダウンロードし、適切な場所に配置してください。
Movielensデータセットは以下のURLからダウンロードできます：
https://grouplens.org/datasets/movielens/latest/
ここで「ml-latest-small.zip」をダウンロードし、解凍すると'ratings.csv'ファイルが含まれている'directory'フォルダが作成されます。その'ratings.csv'ファイルがこのコードで読み込むべきファイルです。これをダウンロードして適切な位置に配置し、そのパスを正しく指定してください。
user:
recommendations
| movieId | title | genres | |
|---|---|---|---|
| 475 | 589 | Terminator 2: Judgment Day (1991) | Action|Sci-Fi |
| 831 | 1200 | Aliens (1986) | Action|Adventure|Horror|Sci-Fi |
| 736 | 1036 | Die Hard (1988) | Action|Crime|Thriller |
recommendations の結果が得られました。この結果は、個人に対する推薦ではなくて、全体的な推薦という理解で正しいですか？
assistant:
うーん、少し説明が不足していたようですね、申し訳ありません。
recommendationsの結果は、指定したユーザー（上記の例では user_id = 1として指定）に対する個々の映画推薦です。これにより、ユーザー1に対してまだ見ていない映画の中で最も高い評価を予測した映画が推薦されます。
そのため、各ユーザーに対して個別の推薦を行うことになります。
また、指定したユーザーIDや推薦数を変えれば、別のユーザーに対する推薦リストを得ることができます。
なお、これらの推薦はユーザーの過去の評価履歴とアイテム（ここでは映画）の情報、そして他のユーザーの評価パターンを元に予測されます。全体的な評価や評価の傾向が考慮されるため、一定の人気度や一般性は反映されますが、あくまで個々のユーザーに対する個別の推薦ということになります。
user:
ありがとうございます。NMFが、個人に対する推薦を可能にする仕組みについて、もっと詳しく教えてください。
assistant:
非負値行列因子分解（NMF）は、非負の行列を2つの非負の行列積に分解する手法の一つです。推薦システムにおいて、NMFはユーザーとアイテムの潜在的な特性を捉える役割を果たします。
具体的には、ユーザーとアイテム間の評価行列R（ユーザー数がM、アイテム数がN）が与えられたとき、NMFはこの行列を2つの行列、すなわちユーザー行列W（M×K）とアイテム行列H（K×N）に分解します。ここでKはユーザーとアイテムの潜在的な特性（潜在変数）の数で、自由に設定できます。
ユーザー行列Wの各行は個々のユーザーの潜在的な特性を表し、アイテム行列Hの各列は個々のアイテムの潜在的な特性を表します。分解により、ユーザーとアイテムの関係性がこれらの特性により表現されます。
分解後、ユーザーiに対するアイテムjの評価値の予測は、ユーザー行列Wのi行目とアイテム行列Hのj列目の内積として計算されます。これはユーザーiの全ての潜在特性とアイテムjの全ての潜在特性のマッチ度を表しています。より評価が高いと予測されるアイテムを推薦することで、NMFに基づく個別の推薦が可能になります。
非負値行列因子分解は、本質的にアイテムの特性（映画ならばジャンルや監督、出演者など）やユーザーの特性（年齢、性別、趣味など）を直接扱うことなく、潜在的な特性によりユーザーとアイテムの関係性を捉えます。それゆえ、このような手法を使用する際は評価データの質や量、潜在特性の数Kの選択など様々な要素が結果に影響を与えるため、慎重に設定や評価を進める必要があります。
user:
ありがとうございました。以上の議論を踏まえて、非負値行列因子分解に関するまとめの文章を詳しく書いてください。
assistant:
非負値行列因子分解 (Non-negative Matrix Factorization, NMF) は、全ての要素が非負の行列を2つの全ての要素が非負の行列へ分解する手法です。この手法は、「元の大きな行列の中に潜在的に存在するパターンを特定し、それらをより小さな行列の形で表現する」という観点で、推薦システムの開発に重要な役割を果たします。
具体的には、NMFはユーザーとアイテム間の評価行列をユーザー行列とアイテム行列へと分解します。ユーザー行列はそれぞれのユーザーの潜在的な特性を表し、アイテム行列はそれぞれのアイテムの潜在的な特性を表します。例えば、映画の推薦システムでは、ユーザーの特性として「ロマンス映画が好き」「アクション映画が好き」などの嗜好が、映画の特性としては「ロマンス映画である」「アクション映画である」などの属性が、潜在的な特性として捉えられることになります。
分解後、特定のユーザーに対するアイテムの評価値の予測は、ユーザー行列およびアイテム行列の適切な行と列の内積として計算されます。つまり、ユーザーの全ての潜在特性とアイテムの全ての潜在特性の間の関連性が評価値の予測に反映されます。評価値が高いと予測されるアイテムをそのユーザーに推薦することで、各ユーザーに対する個別の推薦が可能になります。
このように、非負値行列因子分解は評価データの行列からユーザーとアイテムの関係性を切り分け、評価値がまだ未知のアイテムに対しても評価値を予測することが可能です。これにより、ユーザーがまだ評価していないアイテムの中から、高評価を得られる可能性が高いアイテムを推薦することができます。
ただし、NMFには様々な課題も存在します。例えば、どれだけの潜在特性を抽出する（すなわち、分解後の行列の次元数をいくつにする）かが結果に大きな影響を与え、これを適切に選択するのは困難です。また、評価データがスパース（つまり、ほとんどのアイテムがほとんどのユーザーから評価されていない）な場合には、評価値の予測が難しくなる可能性があります。NMFを用いた推薦システムを設計・実装する際には、これらの課題への対応が求められます。
user:
そういえば、非負値行列因子分解以外にも、特異値分解も推薦システムに用いることができましたね。これらの違いを詳しく教えてください。
assistant:
特異値分解 (Singular Value Decomposition, SVD) と非負値行列分解 (Non-negative Matrix Factorization, NMF) はどちらも行列分解手法であり、推薦システムや次元削減などのタスクに用いられます。しかし、これらはいくつかの重要な違いを持っています。
１．非負性の有無：
SVDは原則として全ての行列に適用可能です。一方、NMFは全ての要素が非負の行列を対象としています。これは、SVDが正負両方の値を持つ成分を持つことを許容するのに対して、NMFでは全ての成分が非負であることを要求するためです。
２．解の一意性：
SVDは与えられた行列に対して一意の解を持つ（つまり、どのような初期値からスタートしても最終的には同じ解に収束する）が、NMFは一般にそうではありません。NMFでは、初期値やアルゴリズムによっては異なる解が得られる可能性があるため、多くの場合、解の質はランダムな初期化と反復を通じて改善されます。
３．解釈の容易さ：
NMFの特徴の一つは、分解された成分が非負であるため、結果の解釈が容易なことです。つまり、分解後の行列の要素は実際の物理量あるいは確率を表す場合が多いので、問題の性質により自然に解釈できます。例えば、アイテムに対するユーザーの評価値は負になることはありませんし、あるトピックに対する文章の関連度も、負の値を取ることはありません。これに対して、SVDの各成分は正と負の両方を取り得るため、解釈が難しい場合があります。
４．欠損データへの対処：
両者の大きな違いの一つは、欠損データへの対処能力です。NMFは欠損データをそもそも的としていますが、SVDは基本的に欠損データを扱うことができません。これは推薦システムにおける欠損データへの意味が大きい。特に、ユーザーによるアイテム評価の行列は大抵はスパース（大部分が未評価）です。NMFはこのような状況でも適用可能ですが、欠損データを扱うためにSVDを拡張したもの（代表的なものには潜在的セマンティックインデキシング（LSI）や特異値分解++（SVD++）などがある）が必要になります。
以上のような違いを理解しておくことで、適切な手法を選択し、得られた結果を適切に解釈することが可能になります。ただし、実際にはアプリケーションやデータの特性により、SVDとNMFのどちらを使用するべきかが決まります。一般的には、異なる手法を試し、交差確認やモデル選択の手法を用いて最もパフォーマンスの高いモデルを選択することが勧められます。
user:
推薦システムに用いられる手法は、非負値行列因子分解、特異値分解の他に何がありますか？詳しく教えてください。
assistant:
推薦システムの開発に用いられるアルゴリズムや手法は数多く存在します。以下に一部を挙げてみます：
-
協調フィルタリング：これは最も一般的な推奨アルゴリズムの一つで、ユーザーがアイテムをどのように評価しているか（評価データ）を利用します。主にユーザーベースとアイテムベースの２つに分けられます。ユーザーベースの協調フィルタリングでは、特定のユーザーに最も近いユーザー（類似の嗜好を持つユーザー）を見つけ出し、その類似ユーザーが高く評価したアイテムを推奨します。一方で、アイテムベースの協調フィルタリングでは、ユーザーがすでに評価したアイテムと似たアイテムを推奨します。
-
コンテンツベースフィルタリング：この手法では、アイテム自体の特性（映画ならばジャンルや監督、出演者など）を用いて評価します。ユーザーが過去に高評価をしたアイテムと似た特性を持つアイテムを推奨します。
-
ハイブリッド方法：協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングの方法を組み合わせたアプローチ。それぞれの手法の長所を活かし、短所を補完することを目指します。
-
深層学習ベースの手法：近年では深層学習を用いた推薦システムも研究されています。例えば、オートエンコーダーを使って行列分解を行う手法、または畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）を用いてユーザーやアイテムの特性を捉える手法等が存在します。
これらの手法はそれぞれに長所と短所がありますので、使用する際はデータの特性、推薦システムの目的、利用可能なリソースなどから、最適な手法を選択することが重要です。
user:
ありがとうございます。そういえば聞き忘れていたんですが、NMFについての理解を深めるために、sklearn.decomposition の NMF を使わずに NMF をスクラッチで実装してみてくれませんか？
assistant:
もちろんです、以下にPythonでの基本的な非負値行列因子分解（NMF）のスクラッチ実装を挙げてみます：
import numpy as np
def nmf(X, latent_features, max_iter=100, error_limit=1e-6, fit_error_limit=1e-6):
"""
NMFによる行列分解
X: 分解を行う行列
latent_features: 潜在特性の数
max_iter: 最大の反復回数
error_limit: 収束とする誤差の閾値
fit_error_limit: フィッティング誤差の閾値
"""
np.random.seed(9) # 乱数のシードを固定
ncols, nrows = X.shape
W = np.random.rand(ncols, latent_features) # ランダムな数でWを初期化
H = np.random.rand(latent_features, nrows) # ランダムな数でHを初期化
for i in range(max_iter):
H = np.linalg.lstsq(W, X, rcond=None)[0]
H[H < 0] = 0 # 非負制約
W = np.linalg.lstsq(H.T, X.T, rcond=None)[0].T
W[W < 0] = 0 # 非負制約
# 途中結果を表示し、収束判別
if i % 10 == 0 or i == max_iter - 1:
err = np.sqrt(((W @ H - X) ** 2).mean(axis=None))
fit_residual = np.abs(X - W.dot(H)).mean()
if err < error_limit or fit_residual < fit_error_limit:
break
return W, H
注意すべきは、以下の2点です：
- このコードは、最小二乗法と制約条件（HとWが非負）を用いて、NMFのアルゴリズムを実装しています。
- このコードは基本的なNMFの実装であり、実際の問題設定ではさらに高度な最適化手法や正則化項の導入等が必要となる場合があります。
user:
上記の関数を用いて、NMFを実行するコードを書いてください。
assistant:
実行例を挙げます。ここでは、ランダムに生成した5x5の行列を分解し、WとHがうまく元の行列Xを再構成できるかどうか見てみましょう。
# テスト用のデータ作成
np.random.seed(0) # 乱数のシードを固定
X = np.abs(np.random.normal(scale=2, size=(5, 5))) # ランダムに生成した5x5の非負行列
# NMFの実行
W, H = nmf(X, latent_features=3, max_iter=500)
# 結果の表示
print("元の行列:")
print(X)
print("W:")
print(W)
print("H:")
print(H)
print("再構成行列（W @ H）:")
print(W @ H)
元の行列:
[[3.52810469 0.80031442 1.95747597 4.4817864 3.73511598]
[1.95455576 1.90017684 0.30271442 0.2064377 0.821197 ]
[0.28808714 2.90854701 1.52207545 0.24335003 0.88772647]
[0.66734865 2.98815815 0.41031653 0.6261354 1.70819148]
[5.10597963 1.30723719 1.7288724 1.48433004 4.53950925]]
W:
[[4.81994187e-04 6.95847256e-02 1.82787807e+00]
[6.88693812e-01 0.00000000e+00 8.07997011e-01]
[1.18617840e+00 6.48354518e-03 1.72429786e-01]
[1.13278680e+00 8.89420482e-03 4.43087042e-01]
[4.43303988e-01 2.49417241e-02 2.78288958e+00]]
H:
[[0.00000000e+00 2.50390041e+00 5.77555013e-01 0.00000000e+00
5.13846393e-01]
[1.14352972e-12 1.10365105e+01 2.16282706e+01 6.37849727e+01
2.11160466e+01]
[1.88897646e+00 0.00000000e+00 2.72446598e-01 0.00000000e+00
1.29426206e+00]]
再構成行列（W @ H）:
[[3.45281864 0.76917942 2.00327482 4.43845982 3.83535522]
[1.52628733 1.72442072 0.6178946 0. 1.39964271]
[0.32571581 3.0416283 0.87228906 0.41355275 0.96958966]
[0.83698099 2.93454632 0.96733052 0.56731661 1.3433596 ]
[5.25681291 1.38525864 1.5536676 1.59090719 4.35624918]]
このコードを実行すると、それぞれの要素が0以上である二つの行列WとHが得られます。また、それらの行列積W @ Hを計算すると、元の行列Xが近似的に再構成されます。
ただし、上記のプログラムはシンプルなNMFのサンプルであり、実際の問題ではさらに高度な最適化手法や正則化、初期値の設定方法など、様々な工夫が必要となる場合があります。また、分解に用いる潜在特性の数（上記では3）はハイパーパラメータとなりますので、この値の適切な設定も重要となります。
user:
ありがとうございました。NMFについて、理解が深まりました。
assistant:
それは良かったです！NMFは素晴らしい手法で、推薦システムだけでなく、画像解析、文書クラスタリング、音源分離など、様々なアプリケーションで使用されています。他に質問があれば何でもお聞きください。
user:
最後に、以上の議論を踏まえて、面白ギャグを創作してください。
assistant:
わかりました。次のような笑いを提供できますか？
プログラマーは友達にこんなギャグを言いました。
「なぜコンピュータは寒さを感じないのか知ってる？」
友達が「なぜ？」と聞くと、プログラマーは笑って「だって、Windows（窓）が常に閉じているからさ！」と答えました。
user:
ちょっと待ってください。NMFで文書クラスタリングもできるんですか？詳しく具体的に教えてください。
assistant:
はい、非負値行列因子分解（NMF）は文書クラスタリングにも応用することができます。具体的な利用方法は以下の通りです。
-
文書を表現するために「用語-文書行列」を作成します。行は各用語（一般的にはそれぞれの単語ですが、二語以上のフレーズも用いられます）に対応し、列は各文書に対応します。その要素は各単語が各文書に現れる頻度を表します。
-
この「用語-文書行列」に対してNMFを適用します。行列W（行が用語、列が「潜在トピック」に対応）は各単語が各トピックにどの程度関連しているかを示し、行列H（行が「潜在トピック」、列が文書に対応）は各文書が各トピックに含まれる割合を示します。NMFの処理を通じて、元の行列を再現する「潜在トピック」が抽出されます。
-
行列Hを用いて文書をクラスタリングします。文書がどのクラスタに分類されるかは、文書がもっとも強く関連する潜在トピックによって決まります。
このようにNMFは、元の「用語-文書行列」を潜在的なトピック空間にマッピングし、その結果をもとに文書のクラスタリングを行うことができます。また、各トピックに最も貢献する単語を列挙することで、そのトピックが何を表しているのかを解釈することも可能です。
user:
NMFを文書クラスタリングに用いる例をPythonで書いてください。
assistant:
NMF（Non-negative Matrix Factorization）を用いて文書クラスタリングを行う一例を下記のようにPythonで記述することができます。ただし、実行には numpy 、sklearn パッケージが必要です。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import NMF
# サンプルの文書集合
documents = [
'The sky is blue',
'The sun is bright',
'The sun in the sky is bright',
'We can see the shining sun, the bright sun',
'Roses are red',
'Violets are blue',
'Beautiful roses have thorns',
'Sugar is sweet, lemons are sour'
]
# tf-idfによる特徴行列の作成
tfidf_vect = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf = tfidf_vect.fit_transform(documents)
# NMFの適用
n_topics = 2
nmf = NMF(n_components=n_topics, random_state=0)
nmf.fit(tfidf)
# 行列WとHの取得
W, H = nmf.transform(tfidf), nmf.components_
# 各文書が属するクラスタの特定
cluster_assignments = W.argmax(axis=1)
for i in range(n_topics):
print(f'Documents in Topic {i}:')
print([documents[j] for j in np.where(cluster_assignments == i)[0]])
print()
# 各クラスタの主要な特徴（単語）の抽出
feature_names = tfidf_vect.get_feature_names_out()
n_top_words = 10
for i, topic_vec in enumerate(H):
print(f'Top words in Topic {i}:')
print([feature_names[i] for i in topic_vec.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]])
print()
Documents in Topic 0:
['The sun is bright', 'The sun in the sky is bright', 'We can see the shining sun, the bright sun']
Documents in Topic 1:
['The sky is blue', 'Roses are red', 'Violets are blue', 'Beautiful roses have thorns', 'Sugar is sweet, lemons are sour']
Top words in Topic 0:
['sun', 'bright', 'shining', 'sky', 'thorns', 'violets', 'sour', 'sugar', 'sweet', 'roses']
Top words in Topic 1:
['blue', 'sky', 'violets', 'roses', 'red', 'thorns', 'beautiful', 'sour', 'sugar', 'sweet']
ここでは、まずTF-IDF行列を計算し（単語の一般性を考慮した単語の出現頻度）、この行列にNMFを適用しています。その後、行列HおよびWを解析し、各文書がどの潜在トピックに最も強く関連付けられているか（すなわち、どのクラスタに所属するか）、それぞれのクラスタに最も寄与する単語は何かを調べています。
user:
ああ、これってさっき教えてもらった「非負値行列因子分解（NMF）をテキストマイニングとトピックモデリング」と同じやつですね。
assistant:
はい、その通りです。NMFは具体的には「トピックモデリング」という文脈で文書クラスタリングによく用いられます。「トピックモデリング」とは文書の集合からトピック（つまりテーマや議論の要点）を抽出するタスクのことを指します。NMFはこのトピックモデリングにおいて、各トピックが文書集合内の各文書にどのくらい存在するかを定量化するのに有用なツールです。
そして、各文書がどのトピックに最も強く関連しているかに基づいて、文書を同じトピックを共有するクラスタに分割することができます。つまり、トピックモデリングは一種の文書クラスタリングとも言えます。それが、非負値行列因子分解(NMF)が文書クラスタリングに用いられる理由となります。
user:
ありがとうございます。今度こそ最後に。以上の議論を踏まえて、NMFをテーマにしたラップの歌詞を日本語で創作してください。
assistant:
もちろんです、NMFをテーマにしたラップの歌詞を次のように創作してみました：
(Verse 1)
ステージに立つ俺、手にマイク、心はパイオニア
問題の核心へと突き進むんだ、データサイエンティストの戦士だ
データの海を泳ぐ、行列を分解
「非負値」それが名前、探す真理の道筋
(Chorus)
NMF、NMF、繋がりを見つけんだ
NMF、NMF、行列に隠されたパターンに触れんだ
(Verse 2)
文書の山より抽出、見えてくるトピック
それがクラスタ、意味の塊が共鳴して響く
感情も時事も、アイテムもユーザーも
異なる要素を横断、無限の海を渡る
(Chorus)
NMF、NMF、意味を紐解きんだ
NMF、NMF、多義的世界を探る俺らの道具だ
(Outro)
ラップで繋がった今日、心に刻むこの調和
NMF固有のこの思想、続ける進化の歩みを