Recotem を学ぶ
Recotem で実際のレコメンドシステムを構築するための、タスク志向のガイド集です。 各ガイドは単独で完結し、実行可能なレシピに基づいています。手元のデータや、 検討中の意思決定に合ったものを選んでください。
基礎知識
レコメンドシステムが初めてなら、まず基礎から。
- レコメンドエンジンとは — 仕組み、主要なアルゴリズムの種類、導入の始め方。
- 協調フィルタリングとは — ユーザーベース / アイテムベース、行列分解、暗黙的フィードバック。
ユースケース
手元にあるデータから、動くレコメンダーを構築します。
- GA4 × BigQuery で商品レコメンド — Google Analytics 4 のイベントをレコメンド API に変換します。
- 購買ログからレコメンド — EC の購買履歴から「この商品を買った人はこれも」を作ります。
- SQL データベースからレコメンド — PostgreSQL / MySQL / SQLite から直接学習します。
- アプリにレコメンド API を追加 — 自前のインフラで HTTP レコメンドを配信します。
- EC サイトのレコメンド導入 — 設置場所・必要データ・効果測定の実践ガイド。
比較
代替手段と比べたときの Recotem の位置づけ。
- 自作・SaaS・OSS どれを選ぶ？ — レコメンドエンジンの導入形態を公平に比較。
- AWS Personalize の代替 — セルフホスト可能な OSS の選択肢。
- Recotem vs LightFM vs implicit — フレームワークとライブラリの違い。
- OSS レコメンドエンジン比較 — Gorse、RecBole、Merlin、そして Recotem。