自己学習で、事前に重み付けさせて置くこととかできるの？私はA商品を買う人はB商品を買う可能性が高いというのを知ってるから

2024年6月17日

はい、正しいです。自己学習では、事前に与えられた情報を元に商品の関連性や重み付けを考慮してレコメンドを行うことが可能です。具体的には、商品間の類似度や関連度を計算し、それを元に推薦を行うことができます。

以下は、簡単な例ですが、商品の関連性を事前に与えられた情報を元に計算し、その関連性に基づいてレコメンドを行うサンプルコードです。

python
import random

# 商品と関連性の辞書（例：A商品に対する関連性）
product_relations = {
    'A商品': ['B商品', 'C商品', 'D商品'],
    'B商品': ['A商品', 'C商品', 'E商品'],
    'C商品': ['A商品', 'B商品', 'D商品'],
    'D商品': ['A商品', 'C商品', 'F商品'],
    'E商品': ['B商品', 'G商品', 'H商品'],
    'F商品': ['D商品', 'G商品', 'I商品'],
    'G商品': ['E商品', 'F商品', 'J商品'],
    'H商品': ['E商品', 'I商品', 'J商品'],
    'I商品': ['F商品', 'H商品', 'J商品'],
    'J商品': ['G商品', 'H商品', 'I商品']
}

# レコメンドを行う関数
def recommend(product):
    print(f"商品: {product}")
    print("レコメンド:")
    recommended_products = product_relations.get(product, [])
    if recommended_products:
        for recommended_product in recommended_products:
            print(recommended_product)
    else:
        print("関連商品が見つかりませんでした。")

# 例：A商品に対するレコメンドを表示
recommend('A商品')

このサンプルコードでは、商品と関連性の辞書を事前に与えています。その後、与えられた商品に対して関連する商品を表示します。このようにして、商品間の関連性や重み付けを事前に与えることで、推薦の精度を向上させることができます。

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Posted by ぼっち