協調フィルタリングとは、複数ユーザーの行動や評価の類似性から、個人に合うアイテムを推薦する手法です。協調フィルタリングは「似た人が好んだものは自分も好みやすい」という前提で、閲覧履歴や購入履歴、評価点を使います。
代表的な方式は、ユーザー同士の近さで推薦するユーザーベースと、商品同士の近さで推薦するアイテムベースに分かれます。ECサイトでは「同じ商品を買った人は次に何を買ったか」を計算し、関連商品として表示する例が分かりやすいです。動画配信では視聴パターンが近いユーザーの行動を手掛かりに、次の作品候補を並べることがあります。
協調フィルタリングは、履歴が少ない新規ユーザーや新商品では精度が出にくい「コールドスタート」が課題になりがちです。行動データが疎な場合は似ている相手が見つからず、人気商品ばかりが推される偏りも起きます。目的に応じてコンテンツ特徴量を併用するハイブリッド方式や、プライバシーに配慮したログ設計を合わせて検討すると安心でしょう。
