レビュー3章推薦システム―統計的機械学習の理論と実践―

前回の続き

3章では、探索と活用について。ここは、評価の高いアイテムばかり推薦すること（もっとも簡単なのは、クリック数などが多い順に並べる、Most Popular推薦）は簡単だが、新しいアイテム意味が推薦されなかったり、アイテムの更新頻度が高かったりした場合に、どう対処するかという話をしている。

新しいアイテムに対してつくであろう評価を、作成したモデルを通して予測するのが手段である。そのモデル構築には、オフライン・オンラインの問題や、次元削減、最適化問題が付随することが触れられている。

まぁ、計算量も時間も有限だから、いかに効率的に計算して、モデルを作成・更新し、適用するかが重要という話になる。SGD（確率的勾配降下方）やEMアルゴリズムなどが紹介されている。