～ECサイトのパーソナライズ化とサービスレベルの向上で One-to-Oneマーケティングを実現！～
協調フィルタリングを行う代表的なOne-To-Oneマーケティングツールに、米NetPerceptions社のNetPerceptionsがある。今は自社開発に戻したようだが、アマゾン・ドット・コムは実は同社の最初の顧客だった。Net Perceptions Realtime Recommendation Engineという協調フィルタリングを実現するエンジンの上に、4種の製品を展開する。そのうち日本語化されているのは、パーソナライズECサイトを構築するためのNet Perceptions for E-commerce、コールセンター向けのNet Perceptions for Call Centersの2製品だ。 Net Perceptions for E-commerceが得意とするのは、性別や年齢、職業といった属性情報ではなかなかビジネスルールを組み立てにくい、書籍やCD、ギフト用品
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とは - IT用語辞典
概要 協調フィルタリング（collaborative filtering）とは、Webサービスなどで提供する情報を利用者ごとに自動的に最適化する手法の一つで、過去の行動記録などから嗜好などが似ている別の利用者を探し、その人（達）が求めた情報を提示する方式。 例えば、オンラインショップでは個々の利用者の過去の購入履歴や商品ページの閲覧履歴などを記録しているが、ある利用者Aと似た履歴を持つ利用者Bを見つけ、Bが購入した商品の中からAが未購入の商品を「おすすめ」として表示する。リコメンデーションやパーソナライズなどの機能を実装するための有力な手法として広く普及している。 利用者間の類似度の判定には相関分析などの統計的な手法が用いられる。また、類似する利用者は一人に限られず、ある程度以上似ている利用者グループの履歴を分析し、多くが共通して関心を示しているものを「より適している」と判定するなどの工夫
リコメンドの裏側 : LINE Corporation ディレクターブログ
『livedoor グルメ』の根岸です。今日はlivedoor グルメにも実装されている「リコメンド（＝お勧め）」機能の話です。 マクドナルドの「ご一緒にポテトもいかがですか？」という店員の接客コメントは、誰もが知っている典型的な決まり文句ですよね。でも、誰にでもポテトをオススメするのは、芸がない。「俺はイモが嫌いなんだ！」っていう人だって絶対にいます。 インターネットでOne-to-Oneマーケティングの時代になると、ユーザーの動向を分析し、各ユーザーごとに興味を持ちそうな商品を予想して、お勧めするようになりました。たとえば、『Amazon』にログインして「マイストア」を選ぶと、それまでの購買履歴をもとにお勧め商品がリストアップされます。 僕のマイストアだと、 『笑う大天使（ミカエル）』 『ウォーターボーイズ』 『リンダリンダリンダ』 などのDVDが、リストアップされています。上記はいず
～ECサイトのパーソナライズ化とサービスレベルの向上で One-to-Oneマーケティングを実現！～
～ECサイトのパーソナライズ化とサービスレベルの向上で One-to-Oneマーケティングを実現！～：【特集】One-to-Oneマーケティングツール（5/5 ページ） 5. One to Oneマーケティングツール製品カタログ すでにECが1つの市場を形成しつつある米国に比べ、日本のECはこれから盛り上がろうとする勃興期にあるといえる。One-to-Oneマーケティングツールを擁するベンダー各社は、いままさに日本でのマーケティング活動を本格的に開始したところだ。 数年前より活動を始め、すでにいくつかの稼働サイトをもつ製品もあるが、実際にはまだ案件が進行中で稼働実績をもたない場合もある。また、今回紹介したパーソナライゼーション／レコメンデーション機能を提供する製品は、比較的大規模なWebサイトを想定したものが多いため、構築費用や期間などを考慮に入れると、現状では適用可能なECサイトは限
AIST Today 2004.06 VOL.4-6
近年、商品、学術文献、Webページなどが膨大に集積されるようになった。そのため、嗜好や要求に合うものを、利用者自身が、膨大なデータの中から見つけだすのが困難になってきている。そこで、利用者の代わりに、嗜好や要求に即したものを見つける推薦システムが開発された。 そのような推薦システムには、検索対象の特徴を利用する「内容に基づくフィルタリング」と、「口コミ」による推薦を自動化した「協調フィルタリング」の二つの手法がある。本研究では、後者の手法を改良した。 まず、協調フィルタリングの概略を述べる。この推薦システムには、いろいろな検索対象について、その好き嫌いを多くの人に尋ねた結果を集積したデータベースが事前に用意されているとする。推薦システムは、図１のような手順で利用者Aさんが好みそうなものを推薦する。（1）Aさんは幾つかの検索対象について、その好き嫌いを示すことで、嗜好を提示する。
Bridge Word
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協調フィルタリングによるリコメンデーション
潜在的な顧客にいかにその人が欲しい商品を勧めるかは広告主にとって重要な要素である。この手法はインターネットユーザのサイト閲覧履歴やクリック履歴などをもとにユーザの嗜好パターンを学習し、そのユーザが好みそうな商品を推薦するための一般的な手法である。 この手法では、複数のユーザのサイト閲覧履歴データを用いる。図１は、縦軸をユーザ、横軸をWebページとして、履歴のうちどのユーザがどのWebページをクリックしたかを表している。「１」はクリックしたことを表し、「０」はそうでないことを表す。ここで、データの埋まっていない部分について、他人のデータを用いてその人の嗜好を予測するのが本手法である。 このような協調フィルタリングの手法はいくつかあるが、代表的なのが相関係数法である。これは、ユーザAとユーザBの嗜好パターンに高い相関性がある場合に、ユーザAがクリックしたサイトXをユーザBに推薦するという方法で
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