20万点の商品があって、強化学習でレコメンドを表示させたいんだ。 説明変数はどうしよう
20万点の商品を対象にレコメンドを表示する場合、説明変数として何を使用するかはいくつかの考慮事項があります。以下はいくつかのアプローチです：
-
商品の特徴: 商品の特徴や属性を説明変数として使用することができます。これには、商品のカテゴリ、価格、ブランド、色、サイズなどが含まれます。これらの特徴は、ユーザーが好む商品を特定するための手がかりとして役立ちます。
-
ユーザーの行動: ユーザーの過去の行動や購買履歴を説明変数として使用することができます。たとえば、ユーザーが過去に購入した商品、閲覧した商品、お気に入りに追加した商品などが考えられます。
-
ユーザーの属性: ユーザーの属性や嗜好を説明変数として使用することもできます。これには、年齢、性別、地域、興味関心のカテゴリなどが含まれます。
-
コンテキスト情報: レコメンドを表示する際のコンテキスト情報も説明変数として使用することができます。たとえば、現在の日時、場所、デバイスの種類などが考えられます。
これらの説明変数を組み合わせて、ユーザーに最適なレコメンドを提供するモデルを構築することができます。また、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーの好みや行動パターンを学習し、それに基づいてレコメンドを行うことも可能です。