レコメンデーションの虚実（10）～「テープを作ってあげるよ」から生まれるボランティア精神とリスペクト
レコメンデーションの虚実（10）～「テープを作ってあげるよ」から生まれるボランティア精神とリスペクト：ソーシャルメディア セカンドステージ（2/2 ページ） 自分の好みに合ったヘビーユーザーのお勧めを得る仕組み そこでマッチングシステムがここで重要になってくる。多数存在するヘビーユーザーと、＜わたし＞の趣味をうまくマッチングさせることができれば、そのヘビーユーザーのレコメンデーションは＜わたし＞にとってきわめて好ましいものとなる。つまりは＜わたし＞のソウルメイトを見つけられるかどうかが、このマッチングシステムのカギなのだ。そしてこのマッチングシステムをWebの中で実現しようというのが、フェイバリットDBのコンセプトなのである。 フェイバリットDBにユーザー登録すると、ショップオーナーとなってセレクトショップを作ることができる。扱う商品は書籍や音楽CD、DVD。「ショップ」という名称になって
Collaborative filtering - Wikipedia
Collaborative filtering (CF) is, besides content-based filtering, one of two major techniques used by recommender systems.[1] Collaborative filtering has two senses, a narrow one and a more general one.[2] In the newer, narrower sense, collaborative filtering is a method of making automatic predictions (filtering) about a user's interests by utilizing preferences or taste information collected fro
Amazon.com - Wikipedia
1993年当時、ジェフ・ベゾスが働いていた D.E.ショーで、話題になっていたインターネットについて調査を任され、インターネットが急速に世界規模で普及しつつあることを知り、ベゾスはインターネットによる物販の可能性を確信し、D.E.ショーを退職して起業することを決断する。 Amazon の設立は、創業者ジェフ・ベゾスが「後悔の最小化フレームワーク」と呼ぶ、ベゾス自身の考え方の結果としてもたらされた。つまり、ベゾスが起業を決意したのは当時のインターネット・バブルにすぐに加わらないことで未来に生じる後悔を避けるためだった[28]。 1994年、30歳のベゾスはウォール街のヘッジファンド「D. E. Shaw & Co.（英語版）」のシニア・バイス・プレジデントを退職し、ワシントン州シアトルに転居した。シアトルでベゾスは、のちに Amazon.com となる企業のための事業計画に取り組んだ[29]
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