2015-03-21 #TokyoWebmining 44th の発表資料です。
Apache Spark による推薦システム案件例
2015-03-21 #TokyoWebmining 44th の発表資料です。
第1回 レコメンドシステムと集合知 | gihyo.jp
はじめに 今回から9回に渡り、Hadoopを使ったレコメンドシステムの実装について紹介させていただくことになりました。 レコメンドシステムを構築した方は少ないと思いますが、レコメンドのサービスに触れている方は多いと思います。今回の連載で、読者の皆様にレコメンドシステムの可能性とその実装の面白さをお伝えできればと思います。よろしくお願い申し上げます。 連載の予定は次の通りです。 レコメンドシステムと集合知（今回） レコメンドシステムの実装と課題 協調フィルタリング（前・後編） コンテンツベースレコメンド（前・後編） 今回の記事のポイントは以下の通りです。 レコメンドシステムの目的は気付きと驚きを与えること 理想のレコメンドはソムリエのお薦め レコメンドシステムに必要なのは嗜好と専門性 では、早速はじめましょう。 レコメンドシステムとは？ レコメンドシステムは情報フィルタリングの一種で、大量の
Hadoopでレコメンドシステムを作ろう 記事一覧 | gihyo.jp
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「関連する○○」機能を手軽に実現できる。そう、Elasticsearch ならね。 - クックパッド開発者ブログ
セコン (id:secondlife, @hotchpotch) です。ウェブサービスにはよく「このエントリーに関連するブログ記事」や「このレシピに関連するレシピ」という機能が実現されてますよね。さて、この機能はどのように実現すれば良いでしょうか。例えば tf-idf で単語の類似度を求め…といった実装が必要になり、いささか面倒です。 しかしながら Elasticsearch や Solr *1を使うと手軽に実現できます。例えば、クックパッドニュースの記事では Solr を使い「この記事を読んだ人におすすめ」の機能に、最近クックパッドにジョインしたインドネシアの会社の DapurMasak では Elasticsearch を使い「Resep serupa(関連レシピ)」の機能で利用しています。 クックパッドニュースでのこの記事を読んだ人におすすめ DapurMasak での関連レシピ 使
レコメンド系情報収集アプリ4選 | web R25
登録したアカウントを独自のアルゴリズムで解析、ユーザーの興味に合った最新のニュースを導き出す「Gunosy」。レコメンドエンジンが「精度高すぎ！」と評判だ。公式Twitterアカウント：@gunosy_news スマホを持ち歩くことで、手軽に最新のニュースやトピックスにアクセスできるようになった反面、「情報があまりに多すぎて何を読めばいいか分からない」というケースが増えている。特に多忙なビジネスパーソンにとっては、必要な情報を効率良く摂取することは、ビジネスを円滑に進めていくうえでも大事なポイントだ。 そんな状況を改善するスマートフォンアプリが最近注目されているのをご存じだろうか。キーワードは「キュレーション」と「レコメンド」。キュレーションは、「キュレーター」（学芸員）のようにサイトを横断して情報を収集、テーマに基づいて分類する、いわゆる「まとめサイト」のような機能。そしてレコメンドは
訪問者をセグメント化し、顧客インサイトを見抜いたおもてなしが売上へとつながる | アクティブコアセミナーレポート（EC・ウェブストア編） | イベント・セミナー
サイト全体でアクセスを分析しがちですが、顧客セグメントごとに、ランディングページを変える、コンバージョンに貢献するリンクを張るなど、施策は変わります。 なぜその商品を購入したのか、本人が意識していないホンネ（インサイト）がわかれば、次の施策を打つことができます。 アクティブコア主催のセミナー「サイト訪問者をセグメント化して成果に繋げる手法」が6月から7月にかけて開催された。EC/BtoBサイトにおける収益を上げるためのマーケティング事例が解説された、セミナーの様子を2回に分けてレポートしていく。 この記事では、顧客セグメントの基本的なプロセスと、モール型のECサイト「47CLUB」、ブランドショップ「GOLDWIN WEB STORE」の事例をお届けする（BtoB編レポートを読む）。 EC編：お取り寄せサイト47CLUBがCVR6.5％を打ち出すレコメンド成果の秘訣（6/13開催）ウェブス
Redisを使ったレコメンド機能の実装 - maaash.jp
それRedisでできるよ、期でしょうか。 最近Redisでレコメンド機能をつくってみたのでご紹介です。 ここで”レコメンド機能”というのは、 Amazonでいう”この商品を見たお客様はこれも見ています”や、ブログの関連記事を出す機能のこと。 user:1がproduct:Aをみたときに、product:Aに似ているproduct:Bをレコメンドしたい。 product:Aとproduct:Bがどれくらい似ているか:類似度 を算出した後は、 Redis得意のSorted Setを使って類似度のランキングをつくれば 似ているproductを出すことができます。 類似度の算出にはいろいろ方法があるようですが、 Redisのデータ構造と相性のよい Jaccard [wikipedia]という方法を使いました。 この例に適用すれば、 product:Aを見たユーザー群(RedisのSet)と、pro
レコメンドメールは効果があるのか？ MarkeZineメルマガでの実験結果レポート
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
レコメンドサービスを「気持ち悪い」と感じるユーザー心理 KDDI研究所らがはじめて定量的解析に成功
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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EventCal（イベントカル）は、あなたの気になる出来事＝イベントの日時を教えてくれるサービスです。「イベント」を「日時」に沿ってつなげたライン＝「イベントライン」の更新情報を受け取ることで、もうイベントを見逃さない！EventCalについて あなたの"気になる出来事"＝イベントの「いつ」を教えてくれるサービス！ 大好きなアーティストのコンサートから、欠かさず読んでるマンガの発売日まで。 EventCalは、あなたの"気になる出来事"＝イベントの「いつ」を教えてくれるサービスです。 気になることはたくさんあるけど、ずっと情報を追いかけ続けるのはとても大変…。 もっと簡単にイベントに気づけたら、そしてちゃんと覚えていられたらいいのに！ そんなあなたにおすすめのサービスです。
ゴルフダイジェスト・オンライン
週刊ゴルフダイジェスト5月7・14日... 大谷翔平が飛ぶ秘密もコレ。野球の「タテ振り動作」がゴルフに効く！
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