バンクーバーのDataCan Meetup Groupという団体が主催している[Kaggle Series] Building a Movie Recommenderというイベントに参加した。
 
zoomで開催されたが、最初にそれぞれの部屋に分けられて一人ずつ自己紹介とかするような大変なイベントだったが楽しかった。
 
シアトルに住んでいる僕がバンクーバーのイベントに参加できるだけではなく、インドネシアから参加している人がいたりしていたのが、オンラインイベントならではでよかった。
Kaggleでメダルが取りたくてどのようにモデルを向上させればいいか学びたかったから今回のイベントに参加したといったら、メダルを目指すのはすごくいいことだけど、メダルに直接関係なくても試してみたい技術とかを試したりするこができるのがKaggleのいいところの1つだから、メダル以外の目的でコンペティションに参加するのも勉強になると思うというアドバイスをもらった。
確かにそうだと思うので、読んだ論文の技術を試してみる場所として1つのコンペに参加してみたいなと思う。
 

内容

主な内容なレコメンデーションシステムについてだった。
 
どのような例で使われているか。
Youtubeのおすすめ動画、LinkedInのfeedとかでも(なんだかわからないのであとで調べる。)
 
映画のパーソナライズされた推薦にはどのような仕組みが必要か?
解決法の1つは、好みが似ているユーザー同士に分類して、似ている人たちが高評価した映画を推薦する。
2人のユーザーが2人とも評価している映画でコサイン類似度を計算するなど。