機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみた - データで見る世界

コメント

注目のコメント

• Kosaka Sho

  メトロエンジン 取締役COO 兼 チーフデータサイエンティスト

  ・2017年11月21日

  ブログを書きました。
  
  今回は、機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみました。
• Kato Jun

  ユーザベース SPEEDAアナリスト

  ・2017年11月21日

  Kosakaさん、有難う御座います！今回も面白い！
  
  おすすめモデルの難しいところは、最後が無難になってしまうかどうか。ユーザーが自分が見た映画全部をレビューしていることはあまり期待できず、そのなかで「レビューはしていないけど、見たやつばっかだよ/見ていないけど理由あってみていないやつばっかだよ」となると厳しい。
  それを回避するのが、サンプル数が少ないもので、スコアが高いものをどれだけうまくバラつかせて入れられるか、それによって驚き（セレンディピティ）を入れられるかだと思う。とはいえ、マイナーゆえに当たり外れも大きくなる可能性があり、そこのバランスをどううまくできるか。
• 佐々木 健吾

  ディレクター

  ・2017年11月21日

  以前も話題となったKosakaさんのブログ。相変わらずすごい。
  
  前回の「機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた」はこちら
  https://newspicks.com/news/2615185