ある動画配信サービスは、どのユーザーがどの作品を視聴したかという履歴だけを使う協調フィルタリングで、おすすめ作品を表示している。毎週追加される新作がほとんどおすすめに表示されないという課題がある。この課題への対策として、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 A
この問題の論点：新規アイテムのコールドスタート
ポイント
協調フィルタリングは、利用履歴のない新しいアイテムやユーザーを扱いにくいコールドスタート問題を抱えます。属性を使う方法で補います。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
新作は視聴履歴がなくても、ジャンルや出演者などの属性は最初からわかっています。属性の似た作品を好むユーザーに推薦できるため、コールドスタート問題を和らげられます。
- B
不適切
近傍ユーザーを増やしても、新作をまだ誰も視聴していなければ、参考にできる履歴は増えません。履歴に頼る限り、新作は推薦の候補に上がりにくいままです。
- C
不適切
行列分解は、まばらな履歴から潜在的な好みを推定する有力な方法です。ただし、視聴が1件もない新作には推定の材料となる履歴がなく、それだけでは新作の問題は解決しません。
- D
不適切
人気作品を優先すると、視聴の少ない新作はさらに表示されにくくなります。人気の偏りが強まり、課題を悪化させる方向の対策です。
試験での狙われ方
協調フィルタリングとコンテンツベースフィルタリングが使う情報の違いを、コールドスタート問題への対策と結び付けて問う形が典型です。