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おすすめ商品ってどう決めている?

昨日はネットションピング際に重要視されるSSl認証について書かせていただきました。
さて、今日はその続きで 「レコメンド」 について書きます!

皆さんもご存知の「Amazon.co.jp」という大型通販サイトで買い物をすると、自分の買い物履歴やら商品の回覧履歴などに応じて「お勧め商品」を提案してきませんか?テーマや著者が同じだったりするものもあれば、全く違うテーマの商品も混じっていたりする。
買い物で迷ったとき、実際のお店では、定員さんが売れ筋の商品や好みに合った商品をすすめてくれますよね?
それと同じように、ネットショップには「レコメンド」という機能があるのです。
「おすすめ」商品を間違えると、売上に大きく影響しますから、「何」を「どう」すすめるかは、とても重要なのです。
レコメンドは大きく分けて3つの方式があります。

【ルールベース方式】
「このジャケットにはこちらのブラウス」といったルールを決めてすすめる方法。個性には欠けますが・・・。

【コンテンツベース方式】
お役様が選んだものと同じ特徴を持つほかの商品をすすめる方法。ルールはショップ側が決めるため、お客様の好みは反映されません。

【強調フィルタリング方式】
他のお客様n買い物を参考に、おすすめする方法。今、一番主流になっています。
そういえば、アマゾンで商品を見ると、「他のお客様はこんな商品も購入しています」みたいなものが出てくるな~。思わず私の参考に見てしまいます・・・(思う壺にはまっているのか・・・?)
しかし、この強調フィルタリングのためには多くのショッピングデータを集める必要があります。

でもたま~にですが、「これをすすめるか~?」という商品もある。今度、面白い(変なものがあったらご紹介します!)

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