協調フィルタリングの理解

問題

協調フィルタリングに関する記述のうち誤りを1つ選べ。

協調フィルタリングは、ECサイトや動画配信サービスなどで「あなたにおすすめ」を提示するレコメンドシステム（推薦システム）の代表的な手法です。

商品自体の特徴ではなく、「購買履歴や評価が似ている他のユーザは、この商品も買っている」というユーザ同士の行動履歴の類似性を利用します。

ただし、データが蓄積されていない新規ユーザや新商品に対しては推薦精度が落ちる「コールドスタート問題」という弱点があり、実務では他の手法と組み合わせて使われます。

1. 協調フィルタリングは類似ユーザの行動を利用する

正しい：あるユーザと過去の行動や評価パターンが似ている別の「類似ユーザ」を見つけ、その類似ユーザが好むアイテムを推薦するのが基本原理です。

2. 協調フィルタリングはコールドスタート問題に弱い

正しい：過去の行動履歴データに依存しているため、履歴が全くない新規ユーザや、評価がまだついていない新商品を推薦できない「コールドスタート問題」に弱いです。

3. 協調フィルタリングは商品の特徴を使って推薦する

誤り：アイテム（商品）自体が持つ特徴（ジャンル、監督、色など）をもとに推薦を行う手法は「コンテンツベース・フィルタリング」と呼ばれます。協調フィルタリングはアイテムの特徴自体は考慮しません。

4. 協調フィルタリングはレコメンドで広く使われる

正しい：AmazonやNetflixなどの大規模サービスをはじめ、世の中の多くのレコメンドエンジンで広く活用されている強力な手法です。

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