「機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみた」がすごい

前回も記事にさせていただいた「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」の映画バージョンですね。こちらも色々と勉強になりますし、参考になります。

 

 機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみた

 

下記のように手順をしっかり記載してあり、かつ、やはり結果が見えてわかりやすいのはいいですね。

レコメンドモデル構築
1. レビューしていない映画をレビュアーの平均点で置き換え
2. 正規化(平均点を0、標準偏差を1に変換)
3. レビュアー(自分含む)をクラスタリング
4. クラスタごとに映画の評価点を算出
5. 自分が属しているクラスタの高評価点映画が自分にとってのオススメ!