レコメンドとは
レコメンド（recommend）
［名］(スル)《「リコメンド」とも》
- 勧めること。推薦すること。「CDを―する」
- オンラインショップなどで、利用者の好みにあった物品やサービスを推薦する手法。利用者の購入履歴やアンケート、好みが似た他の利用者の情報を分析し、適切な物品やサービスを絞り込んで推薦することにより、売り上げを高めるのがねらい。レコメンデーション。
出典 : デジタル大辞泉 https://kotobank.jp/word/%E3%83%AC%E3%82%B3%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%89-661550
つまり?
ユーザの欲している情報へのアクセスの手助けをするためのしくみ。
「この商品を買った人はこんな商品も買っています」
→狭義のレコメンド
広義の意味としては、
単純なもの、行動にあった提示をする。
→ユーザの行動履歴を使用しない
検索との違い
レコメンドと検索は。「見つからない商品を見つける」という意味で同じ。
検索という行為に対して情報を表示するか、
検索を指定なくても情報を表示するか
の差でしかない。
レコメンドの手法の種類
【インテンションベースフィルタリング】
任意のコンテンツを、情報提供者の意志ですすめる
→売りたいものをおすすめする。
在庫の解消や、売り出したい商品をアピールする時に使用。
導入が楽。
【協調フィルタリング】
行動履歴から壮観を計算して近似値を導き出しレコメンドする。
→行動が似ている人に推薦する際に有効
【コンテンツベースフィルタリング】
カテゴリーごとに推薦する商品などを決めて、
ルールベースでレコメンドする手法
【ベイジアンネットワーク】
コンテンツの特徴語として抽出されたキーワードについて、
確率統計的な手法を用いて相関を導き出しレコメンドする手法
→レコメンドするコンテンツへの行動履歴を必要とせず、
同時性が高いことが特徴の一つ
効果の高いレコメンドを提供するには
重要なのはモデル (レコメンドのルール、手法)
入力/出力において、複数のレコメンド手法を掛けあわせて、
サービスにあったモデルを作成することが重要