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の違い

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は、レコメンデーション（推薦）の代表的な2つの方式です。違いは、推薦の手がかりを「ほかの利用者の行動」に求めるか、「商品そのものの特徴」に求めるかにあります。

協調フィルタリング

行に利用者、列に商品を並べた評価や購買の表を使います。本人と履歴の似た利用者を探し、その人たちが選んだ商品を勧めるのがユーザーベースです。同じ利用者に一緒に選ばれやすい商品どうしを似ているとみなすのが、アイテムベースです。商品の中身を見ないので属性を整える手間がかからず、本人が選んだことのない種類の商品が推薦されることもあります。

弱点は、履歴のない新しい利用者や新商品をうまく扱えないコールドスタート問題です。また、多くの利用者はごく一部の商品にしか記録を残さないため、表の大半が空欄になるスパース性も抱えます。

コンテンツベースフィルタリング

商品をジャンル、作者、キーワードなどの属性で表し、本人が過去に高く評価した商品の属性から好みのプロフィールを作ります。そのプロフィールに近い商品を、コサイン類似度などで探して推薦します。ほかの利用者の評価がまだない新商品でも、属性があれば候補にできます。推薦の理由を属性で説明しやすい点も長所です。

一方で、過去に好んだものと似た商品ばかりが並び、意外性のある推薦が生まれにくくなります。履歴も好みの登録もない新しい利用者には、この方式でも好みに合わせた推薦ができません。

実際のサービスでは

両方を組み合わせたハイブリッド型がよく使われます。たとえば、新商品は属性を使って推薦の候補に入れ、履歴がたまってからは協調フィルタリングで推薦の幅を広げる、といった使い分けです。