「あなたにおすすめの商品」のからくりとは？--ECサイトのレコメンド技術を考える（2）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、レコメンド技術の歴史を振り返り、ネットマーケティングの変化やレコメンドソリューションの低価格化によってこの技術が再び注目されていることを説明した。今回は、レコメンド技術の種類について解説しようと思う。 ECサイトでよく用いられるレコメンデーションには、「人気商品ランキング」、「閲覧・購入履歴」、「あなたにおすすめの商品」といった3タイプがある。人気商品ランキングなら、数多く購入されている商品のランキングをトップページなどに表示し、閲覧・購入履歴であれば、Cookieから過去の履歴を基に「最近チェックした商品」として表示する。しかし、「あなたにおすすめの商品」となると、データを整理し、複雑のロジックから的確なものをレコメンドしなく
人工知能の話題: 協調フィルタリング
レンタルビデオ店には非常にたくさんの映画があります．あまりに多すぎてどれが面白いかよくわかりません．そんなとき，面白そうな映画を選んでくれるシステムを推薦システム（recommender system）といいます． この推薦システムには二種類の主な実現方法があります．一つは，好きな監督・俳優・ジャンルなどを決めると，それにあった映画を見つけるという内容に基づくフィルタリング（content-based filtering）という方法です．そして，もう一つがここで紹介する協調フィルタリング（collaborative filtering）です．この映画は面白かったとか，この映画はつまらなかったとかの批評のデータをいろいろな人から集めておき，そのデータを参考にして，面白そうな映画を推薦する方法です． ここでは，協調フィルタリングの一つであるJ.RiedlらのGroupLensの方法(注1)を紹
協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える（3）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
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