推薦システム実践入門(スイセンシステムジッセンニュウモン)

推薦システムの導入を仕事に活かす!
レコメンド機能は Amazon や YouTube など多くのウェブサービスに組み込まれ、新たに推薦システム (レコメンド機能) の導入が検討されることも増えています。本書は、「実際のビジネスに活かす」ことを目的に、著者たちが経験してきた事例を用いて、ビジネス的な仮説や問題設定の仕方、プロジェクトの進め方をわかりやすく解説します。推薦システムの概要を把握し、適切な推薦システムの実装ができるようになります。

EC サイトや動画配信で「あなたへのおすすめ」を表示する仕組みは、ユーザーとして触れる機会は多いのに、どう作るのかを体系的に学べる日本語書籍はあまり多くありません。本書はその空白を埋める一冊で、協調フィルタリング、コンテンツベース、行列分解、深層学習を使った手法まで、推薦アルゴリズムの主要な系譜を横断的にカバーしています。

特徴的なのは、理論の紹介にとどまらず「業務で推薦システムを組み込むとき何を考えるか」という視点が一貫している点です。評価指標の選び方、 A/B テストの設計、コールドスタート問題への対処など、論文を読むだけでは手に入りにくい実務知識が随所に盛り込まれています。 Python によるコード例も付属しており、手を動かしながら理解を深められます。

機械学習の基礎 (回帰・分類の考え方、行列演算の初歩) を一通り押さえた人が読むと最もスムーズです。逆に、 NumPy を触ったことがない段階では数式とコードの対応がつかみにくいかもしれません。推薦という応用領域に特化した設計判断を学びたいエンジニアやデータサイエンティストにとって、手元に置いて繰り返し参照する価値のある実践書です。