この記事では、SQLを用いてクラスタリングを活用した推薦システムを構築する方法について詳しく解説します。具体的なコード例や日本語でのテーブルデータを用いながら、初心者から中級者までが理解しやすいように説明します。
目次
はじめに
推薦システムは、ECサイトや動画配信サービスなど、多くのオンラインサービスで使用されています。今回は、SQLとクラスタリングを用いて、効率的な推薦システムを構築する方法を学びます。
必要な知識
SQLについて
SQLはStructured Query Languageの略で、データベースを操作するための言語です。SELECT、INSERT、UPDATE、DELETEなどの基本的な命令から、JOINやGROUP BYといった高度な操作まで幅広くカバーしています。
クラスタリングについて
クラスタリングは、データを似た特性を持つグループに分類する手法です。K-meansや階層的クラスタリングなどがあります。
データの用意
テーブル構造
| テーブル名 | フィールド名 | 型 |
|---|---|---|
| Users | ID | INT |
| Users | Name | VARCHAR(50) |
| テーブル名 | フィールド名 | 型 |
|---|---|---|
| Products | ID | INT |
| Products | Name | VARCHAR(50) |
| Products | Category | VARCHAR(50) |
サンプルデータ
| ID | Name |
|---|---|
| 1 | 田中 |
| 2 | 鈴木 |
| ID | Name | Category |
|---|---|---|
| 1 | テレビ | 家電 |
| 2 | バナナ | 食品 |
推薦システムのロジック
クラスタリングのアプローチ
ユーザーの過去の購入履歴や閲覧履歴をもとに、K-meansクラスタリングを用います。
SELECT u.ID, u.Name, COUNT(p.ID) AS purchase_count
FROM Users u
JOIN Purchases p ON u.ID = p.UserID
GROUP BY u.ID;
クラスタの評価
クラスタ内での購入頻度や閲覧頻度を算出し、推薦商品を決定します。
SELECT p.Category, COUNT(p.ID) AS category_count
FROM Products p
JOIN Purchases pu ON p.ID = pu.ProductID
WHERE pu.UserID IN (SELECT UserID FROM UserCluster WHERE ClusterID = 1)
GROUP BY p.Category;
まとめ
この記事では、SQLとクラスタリングを用いた推薦システムの基本的な構築方法について解説しました。テーブルの設計から具体的なSQLクエリまで、一通りの手法を学ぶことができたと思います。
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