G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第29問: 推薦システムにおけるコールドスタート問題の説明として、最も適切なものはどれか。

正解: 2. 新しい利用者には行動の履歴がなく、新しい商品には評価がないため、評価の履歴を使う推薦がしにくい問題

肢2が正解です。スタンフォード大学の講義 CS246（Mining Massive Datasets）の推薦システムの資料は、評価の行列が疎であることと並べて、コールドスタート（新しい商品には評価がなく、新しい利用者には履歴がない）を推薦の主要な問題に挙げています。協調フィルタリングの短所としても、似た利用者を見つけるには十分な数の利用者が必要な点と、まだ誰も評価していない商品は薦められない点を挙げています。 肢1は計算量の問題です。 肢3は、同じ資料が協調フィルタリングの短所に挙げる人気への偏り（popularity bias）、肢4はコンテンツベースの推薦の短所に挙げる過度の特化（overspecialization）の説明です。コールドスタートは、推薦の手がかりになるデータがまだ無いことから起きる問題だと押さえましょう。

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