08:00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。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」があると書きましたが、まずはユーザーの行動履歴だけを使うパターンについてです。ユーザーの行動履歴を使うレコメンドの一番の基本は、やはり相関係数を用いた協調フィルタリングです。協調フィルタリングは手法(概念)の名前、相関係数は計算方法の名前です。難しい感じがしますが、具体的に見ていきましょう。STEP1:行動履歴をマトリックスにするまず、ユーザーのアイテムに対する行動履歴をマトリックスで表現します。アイテムというのはECの場合だいたい商品です。旅行の予約などの場合はプランです。行動履歴というのはだいたいが購買や予約のことを言いますが、閲覧自体を行動履歴にしても構いません。話を大変単純化するために、ユーザーAからEが、アイテムa~eに0から1までの間の数値評価をしたとして、下記のようなマトリックスを作ることができます。0.3実際の計算をしなくても、パッと見てたとえばユーザーAとユーザーDはなんとなく似ていそうな感じがします。STEP2:相関係数で計算するでは、これらを具体的に相関係数を用いて計算してみましょう。プログラムでもエクセルでも可能です。1.STEP3:相関の値から相関の値は-1から1の間の数値で表され、1はまったく同じ、0はまったく無関係、-1はまったく真逆という相関を意味しています。ユーザーAとユーザーEは0.95とかなり高い相関となりました。アイテムbとeは0.076とその好まれ方にほとんど相関がなく、アイテムcとdは-0.99と真逆の好まれ方をしているとわかります。「難しそう」な数字ですが、先述のとおり、ツールを使えば誰でも求められます。重要なのはそこではなく、ユーザーの行動をどう数値化するか出てきた結果をどう評価するかの2つです。レコメンドの仕組みをECショップに導入しても、上記が適当だと意味がありません。それぞれどう考えればいいのか、見ていきましょう。※この続きは、会員の方のみお読みいただけます(登録無料)。コンセプトは「暮らしをデザインする。コンセプトは「暮らしをデザインする。×ログインEメールパスワード※旧SEメンバーシップ会員の方は、同じ登録情報(Eメール&パスワード)でログインいただけます。わずに日本のお店運営をスムースにすることを目指す無料Webマガジンです。掲載記事、写真、イラストの無断転載を禁じます。記載されているロゴ、システム名、製品名は各社及び商標権者の登録商標あるいは商標です。