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generated_at: 2026-02-04 10:20:00
metrics:
  claims_total: 20
  claims_with_evidence: 18
  claims_without_evidence: 2
confidence_derived: 0.90
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# 根拠レポート：65-ALS推薦

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**0.90**
  - 根拠あり：18 / 20、根拠なし：2
- 優先レビュー（高）
  1. **ALS計算ロジックの数式詳細**：簡略記述
  2. **個人情報保護に関する記述**：一般的記述のみ

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）

- E-01: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/recommendation/ALS.scala` ALSParamsトレイト
- E-02: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/recommendation/ALS.scala` ALSクラスfit()
- E-03: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/recommendation/ALS.scala` ALSModelクラス
- E-04: `mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/recommendation/ALS.scala` ALSコンパニオンオブジェクトtrain()
- E-05: `docs/code-to-docs/機能一覧/機能一覧.csv` No.65の定義

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）

| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | rankのデフォルト値は10 | E-01 | ○ |
| C-02 | maxIterのデフォルト値は10 | E-01 | ○ |
| C-03 | regParamのデフォルト値は0.1 | E-01 | ○ |
| C-04 | numUserBlocks/numItemBlocksデフォルトは10 | E-01 | ○ |
| C-05 | implicitPrefsデフォルトはfalse | E-01 | ○ |
| C-06 | alphaのデフォルト値は1.0 | E-01 | ○ |
| C-07 | coldStartStrategyデフォルトは"nan" | E-01 | ○ |
| C-08 | blockSizeデフォルトは4096 | E-01 | ○ |
| C-09 | 交互最小二乗法による訓練 | E-02, E-04 | ○ |
| C-10 | userFactors/itemFactorsを出力 | E-03 | ○ |
| C-11 | recommendForAllUsers/Itemsメソッド | E-03 | ○ |
| C-12 | transform()で評価値予測 | E-03 | ○ |
| C-13 | coldStartStrategy対応 | E-03 | ○ |
| C-14 | nonnegative制約 | E-01 | ○ |
| C-15 | intermediateStorageLevel/finalStorageLevel | E-01 | ○ |
| C-16 | チェックポイント機能 | E-01 | ○ |
| C-17 | Spark 1.3.0で導入 | E-05 | ○ |
| C-18 | 暗黙的フィードバック対応 | E-01 | ○ |
| C-19 | ALS計算ロジック数式 | **根拠なし** | △ |
| C-20 | 個人情報保護に関するセキュリティ考慮 | **根拠なし** | △ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- ALS計算ロジックの数式はソースコードの内部実装に基づくが、簡略化して記述
  - 候補：ALS.train()内部実装 / Zhou et al. 論文 / Hu et al. 論文
- 個人情報保護に関する記述はソースコードからは確認できない一般的記述
  - 候補：セキュリティ設計書 / プライバシーポリシー

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: パラメータ定義・API仕様は低リスク
- 1: 計算ロジック詳細は中リスク
- 1: セキュリティ考慮事項は一般的記述のため中リスク

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] パラメータのデフォルト値がソースコードと一致しているか確認
- [ ] ALS計算ロジックの説明が実装と整合しているか確認
- [ ] coldStartStrategyの動作仕様が正確か確認
- [ ] recommendForAllUsers/Itemsの出力形式が正しいか確認
