Implementing a Rating-Based Item-to-Item Recommender System in PHP/SQL
Implementing a Rating-Based Item-to-Item Recommender System in PHP/SQL Abstract User personalization and profiling is key to many succesful Web sites. Consider that there is considerable free content on the Web, but comparatively few tools to help us organize or mine such content for specific purposes. One solution is to ask users to rate resources so that they can help each other find better con
アイジェントASPの特長 【サービス】
レコメンデーション・サービスを通したサイトの顧客動向を詳細に把握していただくために、ポータルサイトをご用意しています。レコメンデーションのリクエスト数、クリックスルー率など、レコメンデーションがサイトトラフィックにどのように影響を与えているかを把握できるだけなく、商品毎での集計情報や時系列の変動をみるグラフ表示など、サイトのマーケティング戦略に生かしていただくことができます。
レコメンドのCTRは5～13%が一般的 ～最近のレコメンドについてアイジェントECの中の人に聞いてみた | 初代編集長ブログ―安田英久
今日は、最近話題のレコメンドエンジンの動きについて、レコメンドサービスを提供している会社の中の人に聞いた話をまとめてみます。 話を聞いたのは、「アイジェントEC」というレコメンドエンジンを提供しているシルバーエッグ・テクノロジーさん。 念のために解説しておくと、レコメンドエンジンとは、Webサイトなどで、「この商品もいかがですか？」と薦める機能を実現する仕組み。アマゾンの「この商品を買った人はこんな商品も」というやつですね。概念でいうと、「ユーザーそれぞれが見たいと思うコンテンツや買いたいと思う商品を予測して提示する仕組み」です。 ただ、レコメンドエンジンも、オススメ内容を探る仕組みが コンテンツの関連性ベースユーザーの行動パターンベース事前に登録したユーザーの属性ベースなど何種類かあります。 シルバーエッグさんは、これまで「アイジェントASP」として提供してきたレコメンドエンジンを機能強
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デクワス – deqwas
世の中は無数のモノにあふれているのに 選択肢があればあるほど商品選びは難しい あなたがまだ知らない お気に入りと”でくわす”お手伝いをします
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