進化するヤフーの「行動ターゲティング」とは!?
インターネット広告の大きな特徴の１つは、さまざまな方法でターゲティングが行えることである。ヤフーは、このターゲティング広告に対して、最も積極的に取り組んできた企業の１つである。ヤフーのターゲティング商品の分野は実に多岐に渡る。そのターゲティング方法は多彩であり、「掲載面」「興味・関心分野」「年齢・性別・職業」「地域」などがすでに商品化されている。 そして本年7月、One to Oneマーケティングに最も近いといわれる「行動ターゲティング」がついに商品化された。Web2.0の時代を迎え、ヤフーが今後も王者として君臨できるのかどうかは、TechTargetジャパンの読者にとっても非常に興味あるところだろう。編集部は、この行動ターゲティングこそ、ヤフーの今後を占う重要なキー・サクセス・ファクターであると考えた。そこで、ヤフー広告本部にお話をうかがった。 行動ターゲティングとは何か ヤフー株式会社
マイクロソフトはIE 8で地雷を踏んだ？ - builder by ZDNet Japan
さあ、その想いをカタチにしよう。 Google Cloud が企業の未来に向けた生産性 向上とコラボレーション実現のヒントを解説 サーバースペシャリストへの道 PCサポートとサーバ管理の共通項 ひとり情シスのためのスキル向上のコツ IT部門のDXはこれだ！ IT運用管理新時代における最適な運用管理 の現場作り 結果に差がつくウェビナーへの投資 デジタル営業時代における見込み顧客獲得へ ウェビナーの運用・集客・フォローの最適化 非構造化データのデジタル活用へ 社内の文書コンテンツを一元管理 デジタル変革と内部統制の二兎を得るECM 自社利用の知見・経験を顧客に提供 コンテナ活用を推進する日立製作所 VMware Tanzuを利用したモダナイズを伝授 ITインフラ運用からの解放 HCI＋JP1による統合運用による負荷激減で 次世代IT部門への役割変革へ一歩前進 セキュリティモデルは変わった！
新たな商品や言葉に「出くわす」ことができるデクワスとは～発見型エンジンを開発したサイジニアの吉井伸一郎社長に聞く
検索エンジンに続く新たな発見型エンジンが登場した。サイジニアが開発、販売しているデクワスがそれである。 検索エンジンが、「言葉」をもとに関連するサイトや商品などを抽出するのに対して、コミュニティ・ディスカバリー・エンジンとされる「デクワス」は、利用者の行動履歴をもとに、人、モノ、情報に、「出くわす」ことができるのが特徴だ。サイジニアの吉井伸一郎社長に、デクワスが実現する新たな発見型エンジンの世界や、そして、デクワスの今後の方針などについて聞いた。 ● ロボット工学のビヘイビア・ベースド技術をネットに応用 ――「デクワス」の概要に触れる前に、まず、吉井社長がデクワスを開発した経緯を教えていただけますか。 それならば、私の経歴からお話しした方がいいですね。もともと私は、北海道大学大学院で、ロボット工学を研究していました。当時、ロボット工学分野では、「ビヘイビア・ベースド（behavior-ba
タグ検索「TAGGY」、行動履歴をもとにしたリコメンデーション機能を提供
TAGGYは12月26日、提供するタグ検索サービス「TAGGY」において、ユーザーの行動履歴を元にしたリコメンデーション機能の提供を開始する。 TAGGYは「タグ」を元に動画や画像、ニュースなどのメディアを検索できるサービス。「検索させない検索エンジン」をテーマに掲げており、登録したタグを含む動画や画像などのメディアを自動で表示する機能や、閲覧した動画などに関連するほかの動画などを表示する機能を実装している。 今回の機能追加はそのテーマをさらに進めるもの。TAGGYを利用するユーザーにcookieを付与して、閲覧したメディアのタグの情報を蓄積。蓄積したタグを元に、独自の手法を用いてユーザーの好みを分析することで、おすすめの動画や画像を自動で表示する。cookieを利用するため、ユーザー登録をしていないユーザーもリコメンデーションを受けることができる。 また、TAGGYでは2008年春にもモ
発表文献 - Toshihiro Kamishima
[解説] [書籍] [論文] [研究会] — [DBLP] [Google Scholar] [ResearchGate] [SpeakerDeck] [CiNii] 解説・サーベイ 以下の講演資料の他に研究紹介のページにも 講義資料などをまとめています． 神嶌 敏弘 “推薦システムへの深層学習の適用” 電子情報通信学会学会誌, vol.105, no.5, pp.430-434 (2022) 公式サイト（会員無料） 神嶌 敏弘 “私のブックマーク「人工知能と公平性」” 人工知能, vol.37, no.2, pp.230-233 (2022) 公式サイト, 印刷版 神嶌 敏弘 “機械学習と公平性に関するシンポジウム” (2020) 公式サイト, 発表資料 神嶌 敏弘, 鹿島 久嗣 “機械学習分野の俯瞰と展望” 人工知能, vol.34, no.6, pp.905-915 (2019) 公
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