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Kerasは、TheanoやTensorFlow/CNTK対応のラッパーライブラリです。DeepLearningの数学的部分を短いコードでネットワークとして表現することが可能。DeepLearningの最新手法を迅速に試すことができます。

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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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1回答

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570閲覧

投稿2019/11/22 09:40

編集2019/11/25 08:51

環境:MacOS 10.12.6、Python 3.7.4、Tensorflow 1.13.2
###ECサイトでよく見かけるレコメンド機能を実装したい

ディープラーニングのRNN(LSTM含む)の学習が終わって、さ〜試してみよう、という段階まできたのですが、学習プログラムで使っていたデータはただの数字の羅列か言語モデルでした。

実際に自分でコレっというデータで学習しようにも、ディープラーニング用にどんなデータをどういう風に用意していいかわかりません。

最終的な目標はECサイトの「この商品を購入している人は(その後)こんな商品も購入しています」というレコメンド機能をお試しで作ることです。

元データはこんな感じでしょうか。
足らなければ追加します。

user_iddatetimep_idpost_num
1003212019-01-01 19:02:41673482349878110-0003
1019572019-03-11 10:21:07687468758448778-0012
1072772019-05-30 12:33:91645058389846106-0023
・・・

例えば学習プログラムでは

python

1(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 2print(x_train[:1], y_train[:1]) 3 4# result 5[[ 3.6908443e+00 7.1141434e-01 -2.1140914e+00 -4.1410069e+00 6 -4.5744715e+00 -3.4319086e+00 -1.9507914e+00 -1.1070668e+00 78910 6.6552722e-01 1.0359968e+00 1.4922866e+00 -1.9050734e+00]] [0]

といった数字なので単純明快です。

ですが欲しい結果が商品番号だったり複数欲しいとなると、この後どうしてよいものやら、ググっても中々わかりやすいパターンが見つかりません。

何かヒントでも頂けないでしょうか?

追記

この記事がやりたい事になんとなく近い感じなのがわかりました。
KerasでLSTMを学習する手順を整理してみた

この例にある1〜14の数字をそのまま文字列にしても問題はないのでしょうか?

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Q71

2019/11/24 14:22

「この商品を購入している人は(その後)こんな商品も購入しています」 これを、どのデータに関連があると見積もっていますか。統計処理でできそうなので、機械学習の出番か?と疑問に思います。
退会済みユーザー

退会済みユーザー

2019/11/25 02:50 編集

ご質問ありがとうございます。 各会員IDが購入している商品IDの順番を考慮しつつ、商品IDでグルーピングする、というのが基本だと思います。 余力があれば郵便番号(住所)も考慮に入れたいです。 あくまで実験です。 ディープラーニングの勉強が主な目的なので、統計処理が必要ならその後検討に入れるといった感じです。 言語モデルの場合は単語の順番で学習すると思うのですが、その要領で購入した順番で次何を購入しそうなのか5つくらい商品IDを出せれば理想的です。 LSTMで応用が効きそうだと思ったのですが、違うのでしょうか?

回答1

0

ベストアンサー

回答がなさそうなので締めさせて頂きます。

投稿2019/11/26 02:36

退会済みユーザー

退会済みユーザー

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