Item2Vec

Word2Vecが文中の単語の共起から意味を学習するように、Item2Vecはユーザー行動系列におけるアイテムの共起から関係を学習する。

「Aを見た人がBも見た」パターンが繰り返されると、AとBのベクトルが近づく。これは協調フィルタリングの核心シグナルだが、明示的なuser-itemマトリクスなしで動くのが強み。

実装が簡単

gensimのWord2Vecモジュールにアイテム系列を入れるだけ。コード10行でプロトタイプができる。

ただし系列の順序情報を完全には活用できない。順序が重要な推薦（「次に何を見る？」）にはGRU4Recの方が適している。