推薦システムで用いられる協調フィルタリングに関する説明として、最も適切なものを選べ。
- 1商品の説明文やカテゴリなど、アイテム自体の特徴だけをもとに、類似したアイテムを推薦する。
- 2利用者の行動履歴を必要としないため、新規ユーザーや新商品に対しても高い精度で推薦できる。
- 3多数のユーザーの評価や購買履歴をもとに、嗜好が似たユーザーが好んだアイテムなどを推薦するが、履歴の少ない新規ユーザーや新商品にはうまく推薦できないという課題がある。
- 4正解ラベル付きの画像データを用いて、商品画像をカテゴリごとに分類する手法である。
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正解：3
協調フィルタリングは、多数のユーザーの評価や購買履歴から嗜好の似たユーザーやアイテムを見つけ、推薦を行う手法です。履歴データに頼るため、利用履歴のない新規ユーザーや評価の集まっていない新商品にはうまく推薦できません。これをコールドスタート問題と呼びます。アイテム自体の特徴（説明文やカテゴリ）をもとに推薦するのはコンテンツベースフィルタリングで、コールドスタート問題への対策として併用されることがあります。「協調フィルタリングは他のユーザーの履歴、コンテンツベースはアイテムの特徴」と区別しておきましょう。
根拠：推薦システム（協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、コールドスタート問題）