基礎から学ぶ推薦システム(キソカラマナブスイセンシステム)

【書籍紹介】
「この商品を買った人はこんな商品も買っています」。いまや,Web 上のいたるところでみかけます。もしかしたら,あなたもお薦めの本として提示されて,この本を手にとられたのかもしれません。このような機能を支えている技術が推薦システムです。本書では,その推薦システムの中身に迫ります。

推薦システムは,大きく,内容ベース推薦システム,協調ベース推薦システム,知識ベース推薦システム,そして,それらを組み合わせたハイブリッド型推薦システムに分類されます。この分類を踏まえ,本書はつぎのような構成になっています。 1 章では,なぜ推薦システムが必要かという話からはじめ,推薦問題の定義について学びます。内容ベース推薦システムについては 2 章と 3 章の 2 章構成で,協調ベース推薦システムについては 4 章から 6 章の 3 章構成で,それぞれ学びます。知識ベース推薦システムは 7 章で学び,ハイブリッド型推薦システムは 8 章で学びます。そして,最後に 9 章で推薦システムの評価について学びます。なお,本書は,1 章から順を追って読まれることを想定しています。前の章で学んだ知識を後の章にも活用するように,知識を積み重ねていく構成となっています。

【本書の特徴】
本書では数式がふんだんに出てきますが,一つひとつ紐解きながら丁寧に解説しています。具体例を交えながら,計算過程もなるべく省略せずに書いていますので,一つひとつ記号の意味を理解しながら式を追っていくことができます。
また,問題に親しみをもってもらいやすいように,具体的かつ身近な事例として,食をテーマにしたシナリオを設定しています。食に対する好き嫌いは個人差が現れやすいので,嗜好予測の問題設定としてはうってつけです。

【著者からのメッセージ】
推薦システムの研究には面白くワクワクするような課題がたくさん詰まっています。本書では先端的なトピックについては扱いませんでしたが,いずれのトピックにおいても本書で学んだ内容が基礎となります。
世の中のコンテンツは数も種類も日々増大しており,人々の選択肢も無数に存在します。それにつれて人間の嗜好もどんどん多種多様で複雑になってきています。そのような嗜好を果して情報技術でどこまで予測できるのか,推薦システム研究はこの課題に挑戦しつづけていくことになるでしょう。さあ,推薦システムの探求への旅はいま始まったばかりです!

EC サイトの「あなたへのおすすめ」や動画配信の自動プレイリストなど、推薦システムは日常に深く溶け込んでいる一方で、その内部構造を体系的に学べる日本語の教科書は多くありません。本書はコロナ社の工学系テキストとして、協調フィルタリング、コンテンツベース手法、ハイブリッドアプローチ、評価指標といった推薦技術の基礎を一冊に整理しています。

著者の奥健太氏は情報推薦の研究者であり、理論と数式に裏打ちされた記述が特徴です。各手法がなぜ機能するのか、どのような仮定のもとで有効かを数理的に説明するため、線形代数と確率の基礎知識があるとスムーズに読み進められます。純粋な入門書というよりは、大学の講義や研究室の輪読を想定した構成で、手を動かすコード中心の本とは役割が異なります。

推薦システムを「なんとなく使うもの」から「設計し、評価できるもの」に変えたいエンジニアや研究志望者にとって、知識の土台を作る教科書として位置づけられます。英語文献に進む前の足場固めとしても有用です。