第4回 売上高5％増を実現するレコメンデーションエンジン
“情報爆発”の時代を迎え、企業の情報活用戦略は、企業経営に影響を与えるであろう“兆し”、すなわち「パターン」を積極的に見つけ出し、来るべき変化に備える「PBS（パターン・ベース・ストラテジー）」（第1回参照）にある。今回は、商品レコメンデーションエンジンを取り上げる。一般に人手に頼るよりも効果的だし、売り上げを高めるための手段として効果を上げている。 実用期を迎えたレコメンデーションエンジン Webコンテンツを対象にしたレコメンデーション（推奨）エンジンに対する注目が高まっている。アルゴリズムによって商品を推奨しようという概念は10年以上前から存在してきた。それが今、ようやく大きな広がりを見せている。有意義で、かつ実用的な価値をもたらせるようになってきたからだ。大量の訪問者と売り上げを持つ、小売業のWebサイトで多用されている。 多くのWebサイトの運営者は、米Amazon.comのWeb
「ITproレコメンド」開発記
このプロジェクトが本格始動したのは，暑い盛りの2008年7月24日。ITproが現状運用している関連記事欄（画面1）が抱える弱点を洗い出し，プリファードインフラストラクチャーにHotateおよびそのカスタマイズの見積もり書作成を依頼した。 洗い出した弱点とは，記事掲載の遅れを招くことと，関連記事へのリンクが投稿時より前の過去記事に限定されることである。今は投稿者が手作業で作成しているため，一刻も早く報道したい速報記事の投稿では，作業の負荷を重く感じる。また，静的なリンクである以上，検索サイト経由の読者に対して最新の関連記事を提示できない。 「関連記事抽出の自動化」と「キーワード一致に頼らない検索」。この二つを可能にし，かつ月間2000万ページビューに耐える軽量性を兼ね備える。それらの要件を満たすエンジンとして候補に挙がったのがHotateである。 Hotateは，辞書の用意やメンテナンスが
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