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レコメンドエンジンはどうやっておすすめの商品を選んでいるのでしょうか?
   
2022-02-10 15:03

レコメンドエンジンはどうやっておすすめの商品を選んでいるのでしょうか?

カテゴリーAI&Tech > データ活用xAI > レコメンドエンジン
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2022-02-10 15:03

レコメンドにはいくつか方法があります。
一番シンプルなものはコンテンツベースのレコメンドです。
コンテンツベースの場合は、例えば本の場合、同じ作者の本を推薦するといった、コンテンツの情報を元にしたやり方です。
ECサイトなら、「関連する商品」としてレコメンドされるものです。

これに対して協調フィルタリングという方法があります。
協調フィルタリングの場合は、まずユーザーのプロファイルを構築するところから始まります。
ユーザーの好みを明示的に選ばせたり、あるいはユーザーがあるアイテムを見ている様子や時間、購入したアイテムの記録、社会的ネットワークなど、様々な行動データを収集します。
こうして構築されたプロファイルを使用、他の人のプロファイルと比較を行い、おすすめの商品を提示します。
これの特徴は、商品の間の関連性の情報がなくとも、各ユーザーのプロファイルがあれば利用することが可能です。
ECサイトなら「あなたと好みの似ている人はこんな商品を買っています」などとおすすめされるものが該当します。

実際にはこれらを組み合わせて使用することも多いと思います。

近いコンテンツやプロファイルを見つけるには、最近傍探索といった数学的手法が取られます。
近年ではこの部分にAIを適用し、精度を向上させようとしています。

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