今度は amazon の「この商品を買った人はこんな商品も買っています」みたいな話ですね。 topMatches関数とgetRecommendations関数を再利用します。 要するに与えるデータの行と列を転置する（入れ替える）だけ。製品から製品を推薦。 topMatches(t(critics),…

今度はgetRecommendations関数を移植する。 ただし、id:shrkw:20081113:cloud_on_pci_1 でも 最後にそのアイテムを評価しているユーザーの類似度の計で除算するというのが理解できない。 と指摘されているように、評点の合計で割るというのは違和感があるの…

ここではtopMatches関数を移植するわけですが、その前に13ページの下記の記述について疑問を挙げておきます。 ピアソン相関係数を利用する上で興味深いことの一つとして、よい成績の大盤振る舞いによる誤差を修正してくれるという点が挙げられる。 それは全…

相関係数はcor()で。 # 相関係数の算出（ピアソンの積率相関係数） (critics.cor.pea <- cor(critics, use="pairwise.complete.obs")) # 出力 # Lisa.Rose Gene.Seymour Michael.Phillips Claudia.Puig Mick.LaSalle Jack.Matthews Toby # Lisa.Rose 1.00000…

距離はdist()を使えば算出できる # 類似性スコアの算出（ユークリッド平方距離に基づく） (critics.dist.euc <- 1/(1+dist(t(critics))^2)) # 出力 # Lisa.Rose Gene.Seymour Michael.Phillips Claudia.Puig Mick.LaSalle Jack.Matthews # Gene.Seymour 0.14…

集合知プログラミング作者: Toby Segaran,當山仁健,鴨澤眞夫出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2008/07/25メディア: 大型本購入: 91人 クリック: 2,220回この商品を含むブログ (277件) を見る