アニメのレコメンドサービスを作りました。

annict React Node.js Twitter GraphQL Netlify

サービスURL

https://annict-suggest.netlify.app/

アニメの類似性をどう計算するか

コサイン類似度

人工知能を使わずにアニメのレコメンドサービスを作ろうと思ったのがきっかけです。
ユークリッド距離は触ったことがあるので、他の指標としてコサイン類似度が面白そうだと思いました。
ユークリッド距離は2点間の距離、コサイン類似度は2点のベクトル同士の角度です。

使った指標

約3300の作品に対して「見た」「見てない」のベクトルを作ってコサイン類似度を算出しようとしました。
「あにこれ」のように成分分析されているタグの類似度を計算するのもありだと思いました。

挫折

導入は比較的楽なように思えたのですが、計算量が尋常ではありませんでした。事前にフィルタリングを何もかけていなかったため、3300レコードx3300レコードの計算をしようとしていて、あまりに時間がかかるので諦めました。

アイテムの類似性について考察してみる

結局SQL

例:ID4342の作品を見たユーザを抽出して、
それらのユーザが他に見た作品のうち共通している人数が多い順に30件を取得する。

select 
    sum(st2.watch_status) as count,
    st2.work_id,
    w.title
from status st2
-- ID:4342の作品を見たユーザを取得
inner join (
    select 
        st.user_id 
    from status st
    where st.work_id = 4342
 )st3
on st2.user_id = st3.user_id
inner join works w
on w.annict_id = st2.work_id
-- 作品自身を除く
where st2.work_id != 4342
group by st2.work_id
order by count desc
limit 30

今回使った技術

GraphQL(Annict API)
ReactJS
NodeJS(TypeScript)
twitterAPI
netlify

データの棲み分け

最新のデータが欲しい場合はAnnictAPI(GraphQL)、分析データが欲しい場合はDBから読み込み、というようにデータの棲み分けを行っています。

GraphQLでエイリアスを使う

Annict API
ユーザが見たアニメと見ているアニメ両方が欲しい場合、
エイリアスを使うと複数条件が記述できる。

query {
      user(username:"${username}"){
       annictId,
       works(state:WATCHED){
         nodes{
           annictId
           title
         }
       }
      ing:works(state:WATCHING){
         nodes{
           annictId
           title
         }
       }
      }
    }