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【用語解説/意味/定義】リコメンデーション

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リコメンデーション(Recommendation)は、個人の好みや過去の行動に基づいて、特定の製品やサービスを提案するプロセスを指します。このプロセスは、特にオンラインショッピングや動画ストリーミングサービスなどで広く使用されています。

リコメンデーションシステムは、ユーザーの興味やニーズを理解し、それに合わせた提案を行うために様々なデータを分析します。これには、ユーザーの購買履歴、閲覧履歴、評価履歴などが含まれます。これらのデータをもとに、機械学習や統計的手法を使って、ユーザーが気に入る可能性が高いアイテムを予測します。

リコメンデーションシステムの主な種類には、協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド方式があります。協調フィルタリングは、他のユーザーの行動に基づいて推薦を行います。例えば、あるユーザーが特定の映画を好むと、その映画を好んだ他のユーザーが好む映画も推薦される可能性があります。一方、コンテンツベースフィルタリングは、製品の特徴や内容に基づいて推薦を行います。例えば、あるユーザーが歴史小説を好む場合、同じジャンルの本が推薦されることがあります。

リコメンデーションシステムは、Eコマースやメディアストリーミングだけでなく、SNSやニュースサイトでも利用されています。これにより、ユーザーにとってより関連性の高いコンテンツや製品を提示することができます。

実際の応用例として、Amazonの「お客様におすすめの商品」やNetflixの「あなたにおすすめの作品」などが挙げられます。これらはユーザーの過去の行動データを分析し、個々のユーザーに合わせた製品やコンテンツを推薦しています。

リコメンデーションシステムの設計には、精度と多様性のバランスが重要です。ユーザーにとって関連性が高いアイテムを提案する一方で、新しいカテゴリや未知のアイテムを提案することで、ユーザー体験の向上を図ることができます。

同義語
レコメンデーション
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