今までの常識を覆したアマゾンのアルゴリズム | BrainHacker
Amazonのリコメンドのアルゴリズムを論文に基づき解析しました。従来の計算が多く要する形式をうってかわって、「item to item」という計算量が圧倒的に少なくなった形式を用いている。アマゾンでよく買い物をする人の中で、おすすめ商品から商品を購入したことがある人は多いのではないのだろうか？ アマゾンのヘビーユーザーである筆者もアマゾンの洗練されたアルゴリズムで紹介された書籍をついつい買ってしまうのだが。。。 そんなアマゾンのレコメンデーションシステムは、実は従来のレコメンデーションシステムより圧倒的に計算量が少なく、精度も高いのである。 従来の手法とは違ったアプローチで成功を収めたアマゾンのアルゴリズムの裏側をご紹介しよう。 (Amazon.com Recommendations Item-to-Item Collaborative Filtering) 従来、レコメンデーショ
水面下で進むアマゾン・楽天・ヤフーの戦い、「ID連携」はEコマースの競争を変えるか
利用者のID情報をサービス間で共有する「ID連携」は今後、大手Eコマースサイトの経済圏を拡大させる上で大きなポイントとなりそうだ。利用者にとっては、普段利用する大手EコマースサイトのIDとパスワードをさまざまな場面で活用することで、シームレスに決済の手続きを行うことが可能になるため、利便性は格段に上がる。この分野も、今はまだ本格上陸を果たしていないアマゾンを迎え撃つ楽天・ヤフー（Yahoo!JAPAN）という構図になりそうだ。 編集などの仕事を経て、カード業界誌の版元において、雑誌編集、プランニング、セミナー、展示会などの運営に携わる。電子決済、PCI DSS/カードセキュリティ、ICカード、ICタグなどのガイドブック制作を統括。2009年11月にマーケティング、カード・電子決済、IT・通信サービスなどのコンサルティング、調査レポート・書籍の発行、セミナー運営、ポータルサイト「paymen
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