橋本大也の“帰ってきた”アクセス向上委員会 #006 〜ユーザーのログが人気サービスをつくる | Web担当者Forumアマゾンの自動リコメンド（推薦）機能は有名だが、これには次の2種類がある。 Aタイプ「この商品を買った人はこんな商品も買っています」Bタイプ「この商品をチェックした人はこんな商品もチェックしています」本やCDの場合は、同じ著者やアーティストの作品や同じ趣味の作品がわかるのでAタイプが参考になる。高額の液晶テレビやデジカメの場合は、同時に2台も買わないだろうから、他のユーザーがどの製品を比較対象にしたかがわかるBタイプが役に立つ。 こうした同じ関心を持っている人の、何を買ったか、見たかは、CGM時代にこそ、リコメンドシステムの有益なデータソースになる。特に「買った」という行動のデータは精度の高いデータだろう。 たとえばMP3ミュージックだったら、みんなの視聴履歴を共有して楽曲探しをするLast.fmなども、行動ログを元にした実用的なサービスだ。 手前味噌だが、私が役員をしているメタキャストが
