ホーム / 機械学習の概要 / 教師なし学習 / コンテンツベースフィルタリング135コンテンツベースフィルタリング機械学習の概要教師なし学習コンテンツベースフィルタリングとは、アイテム自体の内容や特徴の類似性を使って、おすすめを行うレコメンド手法です。たとえば、利用者が見た映画と「ジャンル・監督・俳優」が似ている別の映画を勧めます。利用者の過去の好みと、アイテムの中身を照らし合わせる方式です。協調フィルタリングと組み合わせて使われることが多く、両者を補完する役割を担います。