誰でも利用できますか?スマートフォンサイトも計測できますか?どの機能から使うべきか迷っています。AI(人工知能)TweetECサイトなどでよく使われているレコメンド機能。有名なのはAmazonで出てくる、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」といった商品のリストが表示される機能ですね。今回は、レコメンドのレコメンデーションエンジンの分析手法の基礎的なことついて紹介します。関連するユーザーを探すかによって、大きく2つの手法に分かれます。アイテムベースの分析アイテムベースの分析では、ある特定のアイテムに関連するアイテムを見つけ出します。ユーザーがあるアイテムを好むとき、そのアイテムに関連するアイテムをレコメンドします。アイテムがAからDまでの4つあるとします。アイテムAとCが類似している場合にユーザーがアイテムAを好むなら、そのユーザーにはアイテムCがレコメンドされることになります。類似したアイテムを見つけ出すのには、大きく2つの手法があります。ひとつはコンテンツベースの分析で、コンテンツの内部を表現するためにコンテンツそのものを分析します。通常は、文章に出現するターム(語)やフレーズ(連続した複数のターム)を利用して表現します。それらのターム群に対して、出現頻度等の重み付けを行います。これらをタームベクトルとよびコンテンツテキストのメタデータをあらわします。これらの2つのコンテンツの類似度は、2つのタームベクトルのコサイン類似度等の計算によって求められます。ユーザーベースの分析ユーザーベースの分析では、そのユーザーに類似したユーザーを見つけ出します。あるユーザーがアイテムAを好む場合、ユーザーAに類似した他のユーザーにアイテムAがレコメンドされます。類似したユーザー同士は、プロファイルベースのユーザー情報から求められます。属性値にもとづいたユーザのクラスタが考えられます。ひとつの分析手法としてコラボレーションベースの手法があげられます。コラボレーションベースの手法は、ユーザーが関心を持つと思われるアイテムを予測するためにユーザーのインタラクションを用います。ユーザーがアイテムの評価をするようなシステムの場合を想定してみます。あるユーザーと別のユーザーがアイテムにつけた評価のパターンを元に、そのユーザーが興味を持つと予測されるアイテムを見つけます。この手法では、あるユーザーのメタデータと、そのユーザーに類似したユーザーのメタデータを照らし合わせて、ユーザーが興味を持つであろうアイテムを見つけ出します。ある特定のセグメントに属するユーザー間で好まれる、または人気のあるアイテムは、閲覧、購入などの行動履歴に現れることになります。行動履歴の評価値などの情報は、ある特定のユーザーセグメントにおけるアイテムのクオリティーを表すことになります。メモリベースとモデルベースという2つの手法があげられます。メモリベースシステムでは、類似したユーザーを見つけるために類似度を用います。類似したユーザーがつけた評価に重み付けを行い、平均した値を予測値とみなします。モデルベースの手法は、予測のためにモデルを構築します。クラスタリング、ニューラルネットワークなどの用いて予測を行います。最後に駆け足で、レコメンデーションエンジンの分析手法の基礎について、ご紹介してきましたが、最近では分析手法が洗練されてきており、いろんな手法が日々開発されています。次回は、そのような最近のレコメンデーションエンジンの分析手法について、ご紹介していきたいと思います。スマートフォンでの人工知能はどう進化するのかなぜレコメンドエンジンを搭載したウェブサービスが増えているのか、日本人の消費スタイルから考えてみた。導入検討や他社ツールとの違い・比較について弊社のプロフェッショナルが喜んでサポートいたします。弊社のプロフェッショナルがコンサルティングいたします。今すぐお気軽にご相談ください。今すぐお気軽にご相談ください。10:00~19:00)今すぐお気軽にご相談ください。10:00~19:00)グラッドキューブは「ISMS認証」を取得しています。定めた企業の情報情報セキュリティマネジメントシステムの評価制度です。いますぐ無料でお試しください。トライアル終了後も無料でご利用いただけます。Reserved.サイト内の記事・写真・アーカイブ・ドキュメントなど、すべてのコンテンツの無断複写・転載を禁じます。Reserved.サイト内の記事・写真・アーカイブ・ドキュメントなど、すべてのコンテンツの無断複写・転載を禁じます。