アイテム素性ベクトル¶
アイテムの特徴を表すベクトルを構成する方法はいくつかある。
古典的・シンプルな方法だと
カテゴリ化：商品や記事のカテゴリ、タグなど
bag-of-words：（テキストを含むデータの場合）単語の出現の有無やTF-IDFなどでテキストをベクトルにする。
トピックモデリング：（テキストを含むデータの場合）アイテムがトピックに属する確率を推定
ユーザー素性ベクトル¶
ユーザーの特徴のベクトルを作るには、例えば次のような情報が使われる
ユーザーが入力した「興味のあるカテゴリ」の情報
過去に「いいね」やクリックしたコンテンツの情報
年齢、性別、職業、地域などの属性情報
Webサイト内での利用回数
検索履歴
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