概要

このリポジトリは「Book recommendation system」を目標に、複数の協調フィルタリング手法を比較して最適解を見つけることを目的とした教材／実装集です。ノートブック中心にEDA（探索的データ解析）、協調フィルタリングの実験、グリッドサーチによるハイパーパラメータ探索が含まれており、実データに対する前処理〜モデル選定までの流れが追える構成です。Python 3.8.3での実行を想定しています。

リポジトリの統計情報

スター数: 17
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 17
コミット数: 7
ファイル数: 9
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

協調フィルタリングを中心とした複数モデルの比較実験（ノートブックで可視化）
EDA（eda.py）とデータ前処理が明確に分離されている構成
grid_search.py によるハイパーパラメータ探索でモデル最適化を実施
Jupyter Notebook を用いたチュートリアル／実験ノートの提供

技術的なポイント

ファイル構成やノートブック名から、本プロジェクトは典型的な推薦システムのワークフローに従っていると推察できます。まず eda.py およびノートブックでデータの読み込み、欠損値・分布・人気度（アイテムの支持度）などの探索的解析を行い、推薦に影響するデータ特性を把握します。次に協調フィルタリング手法（ユーザベース／アイテムベース、潜在因子モデルなど）を実装・比較するノートブックが中心で、距離や類似度の計算、潜在因子分解の手法（行列分解）などを検証していることが見て取れます。grid_search.py を使ったグリッドサーチ実験では、近傍サイズ、正則化パラメータ、潜在次元数などのハイパーパラメータを系統的に探索し、評価指標（RMSE、MAE、あるいはランキング指標）に基づいて最適モデルを選定する流れを取っています。実装面ではJupyter Notebook中心のため可視化や逐次実験の記録が残り、学習曲線や混同行列的な可視化、推薦結果の例示（Top-Nレコメンド表示）を通してモデル挙動を分析できます。requirements（断片的に記載）やPythonバージョンから、pandas／numpy／matplotlib／scikit-learn、そして推薦向けには Surprise や implicit といったライブラリを組み合わせている可能性が高く、再現実験や拡張も比較的容易です。総じて、このリポジトリは教育目的での利用や小規模データセットでの比較実験に適しており、実務向けの大規模最適化に向けた土台としても活用できます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

Collaborative filtering methods.ipynb: file
README.md: file
config.txt: file
eda.py: file
grid_search.py: file

…他 4 ファイル

まとめ

協調フィルタリングの比較と実験手順が分かりやすく整理された入門〜中級者向けの推薦システム実装集。

リポジトリ情報：

名前: Book-recommendation-System
説明: Book recommendation system using collaborative filtering
スター数: 17
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/XabUG7/Book-recommendation-System
オーナー: XabUG7
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/92642804?v=4

READMEの抜粋：

Book recommendation system

Last commit

If you don’t like to read, you haven’t found the right book - J.K. Rowling

Project description

The goal of this project is creation of books recommendation system. I compared different models and collaborative filtering approaches to find the best solution.

Installation

This project is written in Python 3.8.3. The `requirements…

書籍推薦システム（Book-recommendation-System）