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レコメンデーションBLOG シルバーエッグ・テクノロジー社による、レコメンド技術や関連トピックスの最新情報、その他経営や時事など雑多なお話をお届けするブログです。(http://www.silveregg.co.jp) 最近とみに思うのが、マネジャーに必要なのは危機感をもっていて それに対して適切なアクションがとれるかではないかということです。 例えば飲食店の店長を例にとると、 業績が悪くなると、その店の存在まで危うくなり、つまりは自分の職まで 失うのに、その危機感がないため、 毎日同じことを同じようにやって、結局何も変わらず1日が過ぎるというパターンです。 売上あがらなかったといって嘆いてみても、 その後何もアクションとらないのであれば、本当の危機感があるとはいえません。 人間尻に火がつくと、とにかく何でもやっていこうとするものですが、 危機感がない人は、本当は尻に火はついているはずなの
レコメンデーションBLOG シルバーエッグ・テクノロジー社による、レコメンド技術や関連トピックスの最新情報、その他経営や時事など雑多なお話をお届けするブログです。(http://www.silveregg.co.jp) 「小さな規模のサイトにレコメンドは適さない」といわれることがあります。 なぜかというと、レコメンド・エンジンがきちっとしたおすすめを出すには、それなりの量のデータを必要とするからという理由からです。 これは実は、レコメンド・エンジンの多くに使用されている協調フィルタリングという技術のもつ問題に関係しています。 協調フィルタリング技術は、数十ではきかないほどの、多くのバリエーションが存在しており、「協調フィルタリング」を使っています, といってもその内容は千差万別ですが、とはいえ簡単に説明すると、同じ嗜好の持ち主をグルーピング化していき、それをもとに、おすすめを算出するという
レコメンデーションBLOG シルバーエッグ・テクノロジー社による、レコメンド技術や関連トピックスの最新情報、その他経営や時事など雑多なお話をお届けするブログです。(http://www.silveregg.co.jp) レコメンド・エンジンは簡単に作れるものなのか。 答えはYESです。 なぜならば、「レコメンド・エンジン」の範疇には、DBから単純に売れ筋をひっぱってくるものようなものから、次のユーザ−行動を「予測」してコンテンツを提示するものまで、本当に松竹梅とレベルがいろいろなので、作ろうと思えば簡単に作れるわけです。 Dr.リック・ハンガートナーという、もともとクレイにいてスーパーコンピュータを扱っていて現在マイストランドのチーフサイエンティストの方がいらっしゃいますが、彼はレコメンドというものを考えるにあたり、次の3つが重要だとおっしゃってます: 1)サイトのユーザーのニーズをとらえ
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