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
レコメンデーションの虚実（4）～ベイジアンは「Amazonを超えた」のか？
山崎氏は話す。「zero-zoneでは、協調フィルタリング2種類と、ベイジアン3種類の計5種類のレコメンデーションエンジンを組み合わせています。複数のエンジンを使うのは、どのような場面でzero-zoneが使われるのか、どのようなレコメンデーションを行うのかというビジネスロジックによってレコメンデーションは味付けを変えなければならず、その部分の味付けを有機的に変更できるようにするためです」 zero-zoneのシステムは、3つのフェイズに分かれている。まず最初に、ユーザーが顧客企業のECサイトを利用した場合、そのデータがどのようにレコメンデーションエンジンに橋渡しされるのかというAPIの部分。そしてこのデータをどう加工するのかというモデリングの部分。そのままレコメンデーションエンジンにデータを渡してしまうと、あまりにも計算量が多くなってパンクしてしまう可能性があり、例えば出現頻度の低いもの
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