Amazonの推薦システムの20年
IEEE Internet Computingの2017年5・6月号に "Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com" という記事が掲載された。 2003年に同誌に掲載されたレポート "Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" が Test of Time、つまり『時代が証明したで賞』を受賞したことをうけての特別記事らしい 1。 「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦で有名なAmazonが1998年にその土台となるアルゴリズムの特許を出願してから20年、彼らが 推薦アルゴリズムをどのような視点で改良してきたのか 今、どのような未来を想像するのか その一端を知ることができる記事だった。 アイテムベース協調フィルタリング 20年前も
アマゾンの長いしっぽは先端のほうで切れている、という話 - H-Yamaguchi.net
先日、とある書店の外商の方が来られた（関連記事）。ふだんならそういう方は速攻でお引取りいただくのだが、その人は妙に押しが強くて人懐こくて、しかもなんだかやたらに博識で話がうまい。おかげでなんだかんだと30分も話し込んでしまった。後で聞いたら僧籍をお持ちの人らしくて、ああそうかと合点がいった。こういう、妙に話のうまい坊主、もとい坊さんっているよな、というわけだが、同時に、坊さんにお世辞をいわれるのがこんなに薄気味悪いものか、ということも学んだ。 いやそんなことはどうでもよくて、本題は、その際話に出た、出版業界の「苦境」に関する話だ。 そもそもこの人、大きな書店の神戸支店の人。なんでわざわざ東京まで来るのかよくわからないのだが、なんでも大学関連をかなり広域に担当しているらしい。書店ではあまり取り扱わない全集の類を大学なんかに口八丁で（本人談なので失礼ではなかろう）売りさばくビジネスモデル。3月
ソーシャルメディア セカンドステージ：【第2回】レコメンデーションの虚実（2）?レコメンデーションの分類 (1/2) - ITmedia アンカーデスク
レコメンデーションの代表的手法 レコメンデーションには、いくつかのアプローチがある。とりあえずそのアプローチを俯瞰してみると、おおむね以下の5つに分類することができる。 （1）ルールに基づくレコメンデーション （2）コンテンツベースのフィルタリング （3）協調フィルタリング （4）統計学的なアプローチ （5）行動ターゲティング （6）ソーシャルネットワーキング ひとつずつ説明していこう。 （1）のルールに基づくレコメンデーションというのは、「ビジネスルール方式」とか「インテンショナル（意図的な）レコメンド」などと言った呼び方もある。例えば「美容室に髪を切りに来た人に、ヘアケア製品を勧める」「プリンターを買った人に、インクトナーを勧める」など、最初に「ある製品を買った人、ある行動をした人には、この製品やサービスを勧める」というルールを定めておく方法だ。このレコメンデーションはわかりやすいけれ
sushi-kuinee (Su-sanの ライブラリー): 「いもづる式」に関連図書を探索できるAmazonブラウザー
Saturday, April 28, 2007 「いもづる式」に関連図書を探索できるAmazonブラウザー 「いもづる式」‐関連する書籍をまとめて一覧できる本探しツール‐ という面白い、本の探索ツールがある。natu_nの日記さん（下記参照）が紹介したいる。 カテゴリー一覧やキーワード検索、ISBN検索で本を検索すると、見つけた本から「いもづる式」にどんどん関連する本を、表紙をながめながら探索できるというもの。 書店の店頭にいくと、話題の本やそれに関連する本が平積みしてあり、表紙をざーっとながめることができる。それとおなじような感覚で関連書籍をブラウジングできる。しかも、Amazonのユーザーレビューがあればそれも一目でわかり、内容を読むことができる。 「関連する本」というのは、作者によると、「Amazonサイトで『この商品を買った人はこんな商品も買っています』と表示されるデータ」のこと
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