xTECH/日経SYSTEMS2018.12.11有料会員限定コピーしましたPR私たちの生活は、高度なアルゴリズムを実装したソフトウエアに支えられている。ショッピングサイトでお薦めの商品を選ぶレコメンドエンジンがその1つだ。レコメンドエンジンのアルゴリズムはどんな仕組みになっているのか。以下で詳しく見ていこう。ショッピングサイトには、お薦め商品を表示する欄が設けられている。以前から欲しかった商品が掲載されて、思わず購入してしまった人も多いのではないか。中には思わぬ趣味嗜好品が表示されて「なぜこんな商品が表示されるのか」と戸惑った人もいるかもしれない。お薦め商品の選定には「レコメンドエンジン」と呼ぶソフトウエアを利用する。今回は、大手ショッピングサイトのYahoo!ショッピングを例に、レコメンドエンジンのアルゴリズムを説明する。アルゴリズムを理解すれば、お薦め商品をどのように選んでいるのか、そのカラクリが見えてくる。2つのアルゴリズムを使い分けるYahoo!ショッピングは、ユーザーがサイトを訪れるたびにお薦め商品をリアルタイムに選んで表示している。お薦め商品を選ぶ際は「ユーザーの行動履歴が重要な役割を果たす」(ヤフーのデータ&サイエンスソリューション統括本部の高久陽平氏)という。行動履歴とは、どのユーザーがどんな商品をいつ見たか、という情報だ。Yahoo!ショッピングのレコメンドエンジンの場合、自社内に蓄積したユーザーごとのアクセスログや、ユーザーが利用するPC内に保存されたクッキー(Cookie)などから行動履歴のデータを収集する。Yahoo!ショッピングのレコメンドエンジンは、大きく2つのアルゴリズムを使い分けている。1つはユーザーがショッピングサイトの検索窓に入力したキーワードの履歴からお薦め商品を選ぶアルゴリズム。1つは、ユーザーがショッピングサイトで閲覧した商品の履歴や購入履歴からお薦め商品を選ぶアルゴリズムである。2つのアルゴリズムを使い分ける理由は、ユーザーの購入行動に違いがあるからだ。ヤフーの北野正樹氏(ショッピング統括本部)は「検索キーワードを入力したユーザーは類似商品を選択する傾向がある」と話す。あるユーザーが興味を持つ商品名でキーワード検索したものの、表示された商品の写真や特徴、価格などを見て満足できなかったとしよう。すると比較対象となる類似商品に興味が移るケースが少なくない。そこで特定の検索キーワードが入力されたら、比較対象となる類似商品をリストから選び出し、それをお薦め商品として表示する。これが検索キーワードによるレコメンドエンジンのアルゴリズムだ。多くのユーザーは商品の選定から購入に至るまで、様々な商品を閲覧している。そこで閲覧履歴によるレコメンドエンジンは、こうした一連の行動が類似している人の閲覧・購入商品をリストから選び出し、お薦め商品として表示するアルゴリズムを用いる。同じ行動パターンを持つグループに対して、クリック率や購入率が高い商品をマッチングするわけだ。お薦めした商品がクリックされないまま時間が経過すると、レコメンドエンジンはユーザーが既に商品を購入した、あるいは商品に興味がなくなったと判断し、お薦め商品から外し、次候補の商品を表示する。約3億点の商品から候補を絞り込む123コピーしました身近なアルゴリズム前の記事もう狭い道は選ばない、カーナビのアルゴリズム次の記事なぜ精度が上がったのか、天気予報の最新アルゴリズムみずほ銀行システム統合、苦闘の19年史Amazonランキング書籍総合1位(2/11-13)!前代未聞の労力と巨費を投じたプロジェクト、2度の大規模システム障害を乗り越えどのように全面刷新したのか、全貌を解き明かす。現場の負担軽減を!医療界でのAWS活用法500万社が導入。き》データサイエンティスト育成で定評のある大阪ガスと、データ分析の専門家が共同で開発した特別プログラ...SEのための「システム営業力」養成講座SEとして仕事をする方が、顧客や経営層に対する提案力や会話力を身につけるための講座です。情報銀行の成り立ち、事例、現状課題やその行方を網羅。経営戦略である以上、「会計」の知識やスキルが欠かせません。