🎯 推薦システム入門シリーズ v1.0

推薦システムの基礎から、協調フィルタリング、行列分解、深層学習ベースの推薦手法まで、パーソナライゼーションの実装方法を学びます

シリーズ概要

このシリーズは、推薦システム（Recommendation Systems）の理論と実装を基礎から段階的に学べる全4章構成の実践的教育コンテンツです。

推薦システムは、ユーザーの嗜好や行動履歴に基づいて、最適な商品・コンテンツ・情報を提案する機械学習技術です。協調フィルタリングによるユーザー・アイテム間の類似性分析、行列分解（SVD、ALS）による潜在因子の抽出、コンテンツベースフィルタリングによる特徴量マッチング、ハイブリッド手法による複数アルゴリズムの統合、深層学習（Neural Collaborative Filtering、DeepFM、Two-Tower Model）による高度なパーソナライゼーション、これらの技術はAmazon、Netflix、YouTube、Spotifyといった世界的プラットフォームで実用化されており、eコマース、動画配信、音楽ストリーミング、ニュース配信など、あらゆる分野で必須のスキルとなっています。評価指標（RMSE、Precision@K、nDCG）の理解、コールドスタート問題への対処、A/Bテストによる推薦精度の検証など、実務で必要な実践的知識を提供します。

特徴:

• ✅ 理論から実践まで: 推薦アルゴリズムの基礎から最新の深層学習手法まで体系的に学習
• ✅ 実装重視: 35個以上の実行可能なPython/scikit-learn/PyTorchコード例
• ✅ 実務指向: Netflix、Amazon、YouTubeの実例に基づく実践的な推薦手法
• ✅ 最新技術準拠: 協調フィルタリング、行列分解、深層学習推薦の最新手法
• ✅ 実用的応用: eコマース、動画配信、音楽推薦、ニュース配信の実装

総学習時間: 5-6時間（コード実行と演習を含む）

学習の進め方

推奨学習順序

初学者の方（推薦システムをまったく知らない）:
- 第1章 → 第2章 → 第3章 → 第4章（全章推奨）
- 所要時間: 5-6時間

中級者の方（機械学習の経験あり）:
- 第1章 → 第2章 → 第4章
- 所要時間: 4-5時間

特定トピックの強化:
- 推薦システム基礎・評価指標: 第1章（集中学習）
- 協調フィルタリング・行列分解: 第2章（集中学習）
- コンテンツベース・ハイブリッド推薦: 第3章（集中学習）
- 深層学習推薦: 第4章（集中学習）
- 所要時間: 70-90分/章

各章の詳細

第1章：推薦システムの基礎

難易度: 中級
読了時間: 70-80分
コード例: 8個

学習内容

1. 推薦システムとは - 定義、ビジネス価値、主要な応用分野
2. 推薦タスクの種類 - 評価予測、ランキング、Top-N推薦
3. 評価指標 - RMSE、MAE、Precision@K、Recall@K、nDCG
4. データセット構造 - ユーザー-アイテム行列、暗黙的・明示的フィードバック
5. コールドスタート問題 - 新規ユーザー・新規アイテムへの対処法

学習目標

• ✅ 推薦システムの基本概念とビジネス価値を理解する
• ✅ 推薦タスクの種類を説明できる
• ✅ 主要な評価指標を計算・解釈できる
• ✅ ユーザー-アイテム行列の構造を理解する
• ✅ コールドスタート問題とその対処法を説明できる

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第2章：協調フィルタリング

難易度: 中級
読了時間: 80-90分
コード例: 10個

学習内容

1. 協調フィルタリングの原理 - ユーザー間・アイテム間の類似性
2. User-based CF - ユーザー類似度、近傍選択、評価予測
3. Item-based CF - アイテム類似度、スケーラビリティ
4. 行列分解（SVD） - 潜在因子モデル、次元削減、評価予測
5. ALS（Alternating Least Squares） - 暗黙的フィードバックへの対応

学習目標

• ✅ 協調フィルタリングの原理を理解する
• ✅ User-based CFとItem-based CFを実装できる
• ✅ 類似度計算（コサイン類似度、ピアソン相関）を実装できる
• ✅ SVDによる行列分解を実装できる
• ✅ ALSアルゴリズムを理解し実装できる

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第3章：コンテンツベース・ハイブリッド

難易度: 中級
読了時間: 70-80分
コード例: 9個

学習内容

1. コンテンツベースフィルタリング - アイテム特徴量、TF-IDF、プロファイル構築
2. 特徴量エンジニアリング - カテゴリカル特徴、テキスト特徴、数値特徴
3. ハイブリッド推薦 - 協調フィルタリング + コンテンツベースの統合
4. 重み付け統合 - 線形結合、スイッチング、カスケード
5. コールドスタート対策 - コンテンツ情報の活用

学習目標

• ✅ コンテンツベースフィルタリングの原理を理解する
• ✅ TF-IDFによる特徴量抽出を実装できる
• ✅ ユーザープロファイルを構築できる
• ✅ ハイブリッド推薦手法を実装できる
• ✅ コールドスタート問題に対処できる

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第4章：深層学習推薦

難易度: 上級
読了時間: 80-90分
コード例: 10個

学習内容

1. Neural Collaborative Filtering（NCF） - MLP、GMF、NeuMF
2. Embedding層 - ユーザー・アイテムの分散表現学習
3. DeepFM - FM + Deep Neural Network、特徴量相互作用
4. Two-Tower Model - ユーザータワー・アイテムタワー、効率的な推論
5. Transformer推薦 - Self-Attention、シーケンス推薦

学習目標

• ✅ Neural Collaborative Filteringの仕組みを理解する
• ✅ Embedding層を使った推薦モデルを実装できる
• ✅ DeepFMモデルを実装できる
• ✅ Two-Tower Modelを実装できる
• ✅ Transformerベースの推薦モデルを理解する

第4章を読む →

全体の学習成果

このシリーズを完了すると、以下のスキルと知識を習得できます：

知識レベル（Understanding）

• ✅ 推薦システムの基本概念と評価指標を説明できる
• ✅ 協調フィルタリング・コンテンツベース・ハイブリッド手法の違いを理解している
• ✅ 行列分解（SVD、ALS）の原理を説明できる
• ✅ 深層学習推薦（NCF、DeepFM、Two-Tower）の仕組みを理解している
• ✅ コールドスタート問題とその対処法を説明できる

実践スキル（Doing）

• ✅ User-based CF、Item-based CFを実装できる
• ✅ SVD、ALSによる行列分解を実装できる
• ✅ コンテンツベースフィルタリングを実装できる
• ✅ ハイブリッド推薦システムを構築できる
• ✅ PyTorchで深層学習推薦モデルを実装できる

応用力（Applying）

• ✅ 適切な推薦アルゴリズムを選択できる
• ✅ 推薦システムの評価と改善ができる
• ✅ コールドスタート問題に対処できる
• ✅ eコマース・動画配信・音楽推薦に応用できる
• ✅ A/Bテストによる推薦精度の検証ができる

前提知識

このシリーズを効果的に学習するために、以下の知識があることが望ましいです：

必須（Must Have）

• ✅ Python基礎: 変数、関数、クラス、NumPy/pandas
• ✅ 機械学習の基礎: 教師あり学習、評価指標、交差検証
• ✅ 線形代数の基礎: 行列演算、内積、ノルム
• ✅ 統計の基礎: 平均、分散、相関係数
• ✅ scikit-learn基礎: モデル学習、評価の基本

推奨（Nice to Have）

• 💡 PyTorch基礎: テンソル操作、モデル定義、学習ループ（第4章のため）
• 💡 自然言語処理基礎: TF-IDF、単語埋め込み（第3章のため）
• 💡 深層学習基礎: ニューラルネットワーク、損失関数、最適化（第4章のため）
• 💡 スパース行列: scipy.sparse の使い方
• 💡 データ可視化: matplotlib、seaborn

推奨される前の学習:

• 📚 機械学習入門シリーズ - ML基礎知識