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はじめてでもわかるレコメンド[3]ユーザー行動の履歴を使ったオススメ、精度を上げるポイント

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あまりITに強くないショップオーナーさん向けに、レコメンドについてわかりやすく解説します。今回のテーマは、ユーザーの行動履歴を使ったレコメンド手法です。

ユーザーの行動履歴を使ったレコメンド手法

 今回は、いよいよレコメンドの手法について解説していきます。この連載はネットショップのオーナーさん向けなので、あまり技術的に深入りしない形で進めたいと思います。

 前回、「ユーザーの行動履歴を使いつつ商品情報の変化も活用するパターンと、ユーザーの行動履歴だけを使うパターン」があると...

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この記事の内容

  • ユーザーの行動履歴を使ったレコメンド手法
  • STEP1:行動履歴をマトリックスにする
  • STEP2:相関係数で計算する
  • STEP3:相関の値から
  • ユーザーの行動をどう数値化するか
  • ユーザーの商品への評価点は、相関を調べる数値として適当か
  • binary(0か1か)評価も有効
  • ユーザー行動の数値化が一番大事かも
  • 計算結果をどう評価し、レコメンドに取り込むか
  • 現実世界と計算をいかにつなぐかが商売の勘所




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連載:はじめてでもわかるレコメンド

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