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recsys-djangoはPythonのWebアプリケーションフレームワークであるDjangoによる推薦システム開発のチュートリアルです。推薦システムの開発演習を通して、DjangoによるWebアプリケーションの開発方法を学習できる内容となっています。
研究室でDjangoを用いたWebアプリケーションの開発方法を学習してもらうために作成しました。個人での学習に加え、大学での授業や研究室等でご活用いただければ幸いです。
- 推薦システムの実装の基本を修得できる。
- DjangoによるWebアプリケーション開発方法の基本を修得できる。
- 推薦システムに関わるデータベース設計の基本を修得できる。
- HTML5 CanvasとJavaScriptによるWebインタフェース設計の基本を修得できる。
下記の目次に記載している事前準備を行ったうえで、01から順にチュートリアルに取り組んでください。各ページでコード等を交えながら解説しています。適宜、参考文献も示していますので、併せて参照してください。チュートリアルどおりにコードを打ち込んでいくことで、次の完成イメージに示すような推薦システムが出来上がります。
このシステムの主な機能は以下のとおりです。
- トップページにアクセスすることで、ランダム推薦システム、人気ベース推薦システム、アイテムベース協調フィルタリングによる3種類の推薦リスト（「本日のおすすめ」、「人気の寿司」、「〇〇さんにおすすめ」）が各推薦スロットに提示されます。
- 推薦スロットの左右のボタンをクリックすることで、推薦スロット内の提示アイテムを切り替えることができます。
- アイテムをクリックすることで、そのアイテムの詳細ページを閲覧することができます。
- アイテム詳細ページにおいて、「カツオが好きな人はこんな寿司も好きです」のように、アイテム類似度に基づく推薦リストが提示されます。
- ログインすることで、アイテム詳細ページにおいて、そのアイテムに対して評価値を付与することができます。
- 「更新」ボタンをクリックすることで、その時点の評価値行列に基づき推薦リストが更新されます。
本チュートリアルは以下の環境で動作確認しています。
- Linux Mint 20.1
- PostgreSQL 12.14
- Python 3.9.5
- Django 4.2
- Google Chrome 112.0.5615.49
本チュートリアル完了後、例えば、下記のようにアレンジしてみると良いでしょう。
- 他の推薦システムを実装し、その推薦リストを提示する。
- ユーザを増やしたり、寿司のネタを増やしたりするなど、評価値行列を充実させる。
- 寿司の特徴量を設計し、内容ベース推薦システムを実装する。
- 寿司に対してタグを付与できるようにし、推薦に活用する。
- インタフェースを改良する。
- 寿司の画像をフリー素材や自作のものに置き換える。
- 寿司以外のドメインを対象にする。
- 19 キャンバスの実装
- 20 キャンバスへの描画
- 21 データベースからの推薦リストの取得
- 22 推薦スロットへの推薦リストの表示
- 23 キャンバスイベント処理の実装
- 24 さまざまな推薦システムによる推薦リストの取得
- 25 アイテム詳細ページの作成
- 奥健太，『基礎から学ぶ推薦システム ～情報技術で嗜好を予測する～』，コロナ社，2022．
- 廣瀬英雄，『推薦システム ―マトリクス分解の多彩なすがた―』，共立出版，2022．
- 風間正弘，飯塚洸二郎，松村優也，『著推薦システム実践入門 ―仕事で使える導入ガイド』，オライリー・ジャパン，2022．
- 与謝秀作，特集3 最新レコメンドエンジン総実装 協調フィルタリングから深層学習まで，WEB+DB PRESS Vol.129，pp.69-100，技術評論社，2022．
- Kim Falk, ``Practical Recommender Systems'', MANNING, 2019.
- Django ドキュメント | Django
- チーム・カルポ，『Django4 Webアプリ開発 実装ハンドブック』，秀和システム，2022．
- 横瀬明仁，『現場で使える Django の教科書《基礎編》』，NextPublishing Authors Press，2018．
- 横瀬明仁，『現場で使える Django の教科書《実践編》』，Independently published，2018．
- 2023-10-29: 仮想環境名を
venv_recsys_djangoに変更 - 2023-10-29: サンプルデータの置き場を
src/からcontents/に変更 - 2023-10-29: 模範ソースコードを
src/に公開
龍谷大学 推薦システム研究室 奥 健太