人工知能×ECことはじめ ECサイトで人工知能を使いレコメンドする 興味を表すのは「ベクトル」 ZETA株式会社 代表取締役社長 山崎徳之[著] 2016/03/11 08:00 人工知能／AI 通知 目次 Page 1 ECの人工知能活用、まずは行列 Page 2 ベクトルは、ユーザーがアイテムへの興味を示す矢印 Page 3 相関関数で、平均の興味からの「ずれ」を導き出す レコメンドの精度が悪い それは元の数値を見直すべきかも Page 4 レコメンド、アイテム同士の相関のほうがうまくいく まとめ 会員登録無料すると、続きをお読みいただけます 新規会員登録無料のご案内 ・全ての過去記事が閲覧できます ・会員限定メルマガを受信できます メールバックナンバー 新規会員登録無料 ログイン Page 1 ECの人工知能活用、まずは行列 Page 2 ベクトルは、ユーザーがアイテムへの興味を示す矢印 Page 3 相関関数で、平均の興味からの「ずれ」を導き出す レコメンドの精度が悪い それは元の数値を見直すべきかも Page 4 レコメンド、アイテム同士の相関のほうがうまくいく まとめ 次のページ相関関数で、平均の興味からの「ずれ」を導き出す 1 2 3 4 PREV NEXT この記事は参考になりましたか？ 0参考になった 印刷用を表示 プッシュ通知を受け取る 人工知能×ECことはじめ連載記事一覧 ディープラーニングとそれ以外 人工知能ブームの後も使える本質的なソリューションに出会うヒン... チャットボットの登場でウェブ接客がなくなる!? デジタルマーケティングにつかえる3つの人工... Amazon、ドラッグストア、ニュース記事 人工知能を使った3つのレコメンド事例 もっと読む この記事の著者 ZETA株式会社 代表取締役社長 山崎徳之（ヤマザキ ノリユキ） プロバイダ及びデータセンターにおいてネットワーク・サーバエンジニアを経て2006年にZETA株式会社を設立、代表取締役に就任（現任）。ECソリューション「ZETA CX」シリーズとしてサイト内検索エンジンやレ... ※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です この著者の最近の執筆記事 この記事をシェア 通知 シェア ECzine（イーシージン） eczine.jp https://eczine.jp/static/common/images/logo/200200.png https://eczine.jp/article/detail/2741 2016/03/11 08:00
