Mgt.267 お勧め商品のレコメンドの仕組み | ロサンゼルスＭＢＡ生活とその後～2018
今日の1 to 1 Marketingでは、Collaborative Filtering（協調フィルタリング）について学びました。例えば、Aさんの過去の購買履歴等のデータをもとに、嗜好が似ている人(taste soul mate)を膨大なデータベースから探し出して、そのtaste soul mateが買っていてAさんがまだ買っていないものを見つけて「お勧め商品」としてクロスセールスするのに使われます。 授業中に見たビデオでは、ある大手通販カタログショップのコールセンターがCollaborative Filteringに基づくsocial context recommendation systemを導入した事例を紹介していました。 例えば、カタログを見て電話をしてきた女性があるブラウスが欲しいとオペレータに言います。オペレータがその商品番号をPCに入力すると、その女性の過去の購買履歴を分析
k66旗舰厅_尊龙凯时app下载
k66旗舰厅 k66旗舰厅是专业生产高压开关配套件的企业，全厂占地面积2000多平方米，建筑面积为1000平方米，拥有固定资产380万元，拥有工程技术人员18人，其中高级工程师4人。企业主要生产压制环氧注射各种高压绝缘件，带电显示装置，JSxGN系列机械闭锁，各种程序锁和电磁锁，JNl5—12（ESl）中置柜专用接地开关。我厂技术力量坚实，检测设备齐全，工艺先进，并建立了GB/T19002-IS09002质量保证体系...[更多+]
Collaborative filtering - Wikipedia
This image shows an example of predicting of the user's rating using collaborative filtering. At first, people rate different items (like videos, images, games). After that, the system is making predictions about user's rating for an item, which the user has not rated yet. These predictions are built upon the existing ratings of other users, who have similar ratings with the active user. For insta
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
James Thornton
http://liblog.typepad.jp/blog/2006/10/_itemtoitem_col_73a7.html
