レコメンドのAIの仕組み

「【U-NEXT ☓ Oisix 】データ分析と機械学習 事例発表」に参加してきた | ごみばこいん Blog
https://gomiba.co.in/blog/archives/569
分類モデル：ロジスティック回帰

レコメンドに浸透していくDeep Learning： 大手サービスの実用例から最新アルゴリズムを概観する - DeepAge
https://deepage.net/deep_learning/2016/09/26/recommend_deeplearning.html
・Spotifyという音楽のサービスで、何度も聞いているは似たような音楽の趣味ということで
再生履歴から作成
・Lineは、スタンプで使用（よく使うスタンプ、購入したスタンプ）
・Youtube:抽出ロジック記載あり


以下、AIではないが、レコメンドの仕組み
30分でわかるレコメンデーションエンジンの作り方 - EchizenBlog-Zwei
http://d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20111219/1324306840

レコメントアルコリスムの基本と周辺知識と実装方法
https://www.slideshare.net/takemikami/ss-76817490
・風、気温から海水浴にいくか判断する
・ニューラルネットワーク（P.51〜）
・レコメンドアルゴリズムの基礎（P.59〜）


機械学習を使って630万件のレビューに基づいたアニメのレコメンド機能を作ってみよう（機械学習 k近傍法 初心者向け）
https://www.codexa.net/collaborative-filtering-k-nearest-neighbor/
・実際のデータのダウンロードと、カラム名の記載がある
・「協調フィルタリング」のレコメンド
・Python、k近傍方、Amazon SageMaker（アマゾン・セージメーカー）を使用

尚、https://www.codexa.net/
で無料の機械学習の講座も結構ある

Apache PredictionIO
・PredictionIO社が2013年から開発していたが、2016年にセールスフォースが買収したレコメンドツール。実装大変。

https://qiita.com/Ted-HM/items/298116d03cbb9b3477e6
https://takezoe.hatenablog.com/entry/2017/05/11/132410

無料のレコメンドエンジン
https://www.arecordplayer.com/wordpress/free-recommend-engine-outbrain-easyrec/
easyrecとか
https://it-koala.com/recommend_engine_comparison-172
コンビーズレコとか
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