楽天市場でレコメンドシステムを構築する場合、説明変数は何を用意したらいいかな
説明変数（特徴量）は、顧客の好みや商品の特徴を表すデータを指します。楽天市場でレコメンドシステムを構築する場合、以下のような説明変数を用意することが一般的です。
- 商品のカテゴリ: 商品が属するカテゴリやジャンルを表す情報です。例えば、電化製品、洋服、本などが該当します。これを数値データに変換するために、Label EncodingやOne-Hot Encodingなどの手法を使います。
- 商品の評価: 顧客が商品に対して与えた評価やレビューの情報です。これは、数値データとして直接利用することができます。
- 商品の価格: 商品の価格は、顧客の購買行動に大きな影響を与える要素の一つです。価格が高い商品や安い商品を好む顧客がいるかもしれません。
- ブランド: 商品のブランドやメーカーを表す情報です。特定のブランドを好む顧客もいます。
- 商品の特徴: 商品の特徴や仕様などの情報も考慮に入れることができます。例えば、サイズ、色、機能などが該当します。
- 購買履歴: 顧客の過去の購買履歴を表す情報も重要です。顧客が過去に購入した商品の情報を利用して、顧客の嗜好や興味を理解することができます。
これらの説明変数を適切に選択し、モデルに組み込むことで、効果的なレコメンドシステムを構築することができます。データの特性やビジネス上の要件に応じて、適切な説明変数を選択することが重要です。