人力検索はてな
モバイル版を表示しています。PC版はこちら
i-mobile

アマゾンは訪れた人毎にオススメ本が違います。過去に購入した本に関連した本をすすめる。同じ本を買った人は他にもこういった本も買っているなどでデータを分析してオススメ本を表示しているという話は聞いたことがあります。具体的にどういった技術を使ってそのような事をおこなっているのでしょうか?具体的に教えてください。


●質問者: akaired
●カテゴリ:コンピュータ インターネット
✍キーワード:アマゾン オススメ データ 技術 過去
○ 状態 :終了
└ 回答数 : 4/4件

▽最新の回答へ

1 ● ももんがらす
●23ポイント

データマイニングと呼ばれる技術を使っています。

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%9...

Aという商品を買った人達の購買履歴をコンピューターで解析し、

1. 「Aという商品はBという商品と一緒に購入されることが多い」という、現行の分類法の枠を超えた商品間のつながりを見つける

例: ある有名人が愛読している数冊がTVで紹介された等

2.「Aという商品を買って1週間過ぎるとBという商品を買う傾向がある。」という、購買プロセスを見つける

例: Aという本の中に、Bという本の紹介が載っていた等

上記のように、過去の膨大な販売データから、消費者の購買傾向を予測する技術です。


2 ● なぜなに
●23ポイント

アマゾンにはベストセラーや、カスタマーレビュー星付けの

ランクもあるので、そのデータや、同じ作者の新刊なども

候補に入れられているようです。また、その本のカテゴリや

キーワード・マッチだけだとハズレがあるので、

その本を実際に買った他のユーザーが、

こんな本も買っているという実質データーも使われています。


また、下記の使い方で、おすすめの機能性を向上することもできます。↓

「アマゾンのおすすめ商品は、たまにお掃除してあげると良い」:

http://blogs.dion.ne.jp/mame_tanuki/archives/7181237.html


3 ● tsukasa57
●22ポイント

協調フィルタリングという技術を元にしています。

UNIX Magazine という雑誌のインターフェースの街角という連載に解説記事が掲載されています。

http://www.pitecan.com/UnixMagazine/PDF/if0512.pdf

もう少し専門的な解説としては人工知能学会誌の次の解説議事が参考になります。ただし、これらの記事は現時点で無償ではインターネットでは読むことが出来ません。大学図書館などで閲覧するか国立国会図書館の文献複写サービスを利用されると便利です。

神嶌 敏弘, "推薦システムのアルゴリズム (1)", 人工知能学会誌, vol.22, no.6, pp.826-837 (2007)

神嶌 敏弘, "推薦システムのアルゴリズム (3)", 人工知能学会誌, vol.23, no.2, pp.248-263 (2008)

神嶌 敏弘, "推薦システムのアルゴリズム (2)", 人工知能学会誌, vol.23, no.1, pp.89-103 (2008)

この記事には正誤表が公開されていますので参考にされると良いでしょう。


4 ● deep_one
●22ポイント

商取引の分野ではレコメンデーション(リコメンデーション)分析(あるいはレコメンド/リコメンドで)と呼ばれることが多いですね。

アマゾンの場合、ログインした状態で表示した商品や購入した商品のデータからユーザーのプロファイリング(人物像の分析)を行って、そのプロファイルにあいそうな商品を選択しているようです。


簡単に導入するような場合には、EC決済サービス関連の一環として提供されることもあります。

http://solution.cafis.jp/BlueGate/recommend/index.html

関連質問


●質問をもっと探す●



0.人力検索はてなトップ
8.このページを友達に紹介
9.このページの先頭へ
対応機種一覧
お問い合わせ
ヘルプ/お知らせ
ログイン
無料ユーザー登録
はてなトップ