Hadoop課題の小さなプロジェクトの事例
映画レコメンドシステム 小型プロジェクト事例
本事業の背景
Hadoopベースの映画レコメンドシステム。ユーザーの嗜好や過去の視聴履歴から、ユーザーの興味を引く映画をレコメンドします。
プロジェクトの目的：
- ユーザーID、映画ID、評価などのユーザーの視聴データを収集および処理する。
- ユーザーと映画の評価行列を構築し、ユーザー間の類似性を計算する。
- ユーザー間の類似度をもとに、ユーザーが好む可能性のある映画をレコメンドする。
プロジェクトの手順：
- データ収集と前処理
- 映画プラットフォームのデータベースからユーザーの再生データを収集します。
- データのクリーニングと重複の削除の処理
- CSVやテキストファイルなど、Hadoopが処理しやすい形式に変換する。
- スコア行列の構築
- Hadoop MapReduceを使ってユーザーと映画の評価マトリクスを作成する。
- ユーザーのIDごとにユーザーが鑑賞したデータをグループ化し、ユーザーごとに各映画に対する評価値を算出する
- 計算結果はユーザー-映画-評価のフォーマットで出力します。
- ユーザー間の類似性を計算する
- Hadoop MapReduceを使用してユーザーの類似性を計算します。
- 映画IDごとにスコア行列をグループ化し、各ユーザーペア間の類似度を算出します。
- 計算の結果を、ユーザー同士の類似度の形式で出力する
- ユーザーに映画をお勧めする
- 各ユーザーに対して、最も類似したK人のユーザーを見つける。
- これら K 人のユーザーの視聴履歴に基づいて、ユーザーがまだ視聴していないが、過去に視聴したことのある映画を推薦します。
- 結果の表示
- 映画プラットフォームのユーザーに表示するために、レコメンデーションの結果をデータベースに記録する。
- 簡単なユーザーインターフェースを提供し、ユーザーが自分の ID を入力して、自分にレコメンドされた映画のリストを見られるようにする。
具体的な要件に応じて拡張・最適化可能な、シンプルな映画レコメンデーションシステムの設計事例。Hadoopを用いたデータ処理・計算により、大規模なユーザーの視聴データの効率的な処理が可能となり、パーソナライズされたレコメンデーションサービスを提供します
