ohke https://blog.hatena.ne.jp/ohke/ け日記 https://ohke.hateblo.jp/ Python Recommender system Pythonで協調フィルタリングを実装して、お寿司を推薦するシステムを作ってみます。 データセット 今回は寿司ネタの嗜好評価を集めたSUSHI Preference Data Setsを使います。 5000人が寿司ネタ100種類に対して5段階で評価(欠測値有り)したデータセットで、以下で公開されています。 www.kamishima.net まずはデータをロードします。 上記サイトのAll Data Setからsushi3-2016.zipをダウンロード・展開して、sushi3b.5000.10.scoreファイルをカレントディレクトリにコピーしておきます。 全体では5000行100列(500… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fohke.hateblo.jp%2Fentry%2F2017%2F09%2F22%2F230000" title="Pythonでレコメンドシステムを作る(ユーザベース協調フィルタリング) - け日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://chart.apis.google.com/chart?cht=tx&chl=%7B%20%5Cdisplaystyle%0Asim%28a%2C%20b%29%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Csum%28r_%7Ba%2Cp%7D-%5Coverline%7Br_a%7D%29%28a%29%7D%7B%5Csqrt%7B2%7D%5Csqrt%7B3%7D%7D%0A%7D Hatena Blog https://hatena.blog 2017-09-22 23:00:00 rich https://ohke.hateblo.jp/entry/2017/09/22/230000 1.0 100%