それぞれのレコメンドの特徴 〜 レコメンド三部作:グロースハッカー研究所
前回の「レコメンドの正体を突き止めた！」では考えられるレコメンドのバリエーションを紹介しました。今回はそれぞれのレコメンドバリエーションの特徴や実現性について見ていきたいと思います。 レコメンドの種別 大雑把にいうとレコメンドには以下のバリエーションが存在します。 リスペクト型レコメンド 行動分析型レコメンド 同属性安心型レコメンド 多数追従型レコメンド ではそれぞれのレコメンドについて、効果的な使用方法と実現難易度の2面から見ていきましょう。 1. リスペクト型レコメンド アルファブロガーや雑誌のライター等が「良い」といったものPickupするタイプのレコメンドです。身近な例でいうと「店長おすすめ」のポップ等もこれに該当します。 このおすすめする人を『インフルエンサー』と呼称します。 このレコメンドはインフルエンサーの権威に左右されるという特性があります。インフルエンサーが強力であればあ
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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