「一人一人に最適な“オススメ”を実現する」レコメンデーション専業のALBERT・山川会長
本日のゲストはレコメンデーション専業企業のALBERT（アルベルト）の山川義介会長です。レコメンデーションとはいわゆるオススメサービスであり、ユーザーにとって価値があるだろうと思われる商品やコンテンツを提供するための仕組みです。 技術的には検索エンジンのアルゴリズムと似ていますが、検索と違って、ほしいモノやキーワードがわからないユーザーに対してプッシュするところが大きく違うサービスです。 山川 義介 株式会社ALBERT 代表取締役会長 横浜国立大学工学部卒業。TDK株式会社記録メディア事業部門にて研究開発、商品企画に従事の後、株式会社マルマンに転じ常務取締役家電事業部長などを歴任。1995年株式会社エムアンドシーを設立し代表取締役に就任。2000年株式会社インタースコープを設立し、取締役副社長に就任。2001年6月株式会社インタースコープ代表取締役社長に就任。2002年「EOY JAPA
ITmedia AnchorDesk：佐々木俊尚 執筆記事一覧
レコメンデーションの虚実（最終回）～ソーシャルレコメンデーションという新世界 ネットジャーナリスト佐々木俊尚氏が次世代ソーシャルメディアのかたちを探る連載「ソーシャルメディア セカンドステージ」もついに最終回。ネットの情報量が認知限界を超えた現在、ソーシャルレコメンデーションへの期待はますます高まっています。 （2/25） レコメンデーションの虚実（18）～アットコスメに見る日本式「共感型レコメンデーション」の世界 ネットジャーナリスト佐々木俊尚氏が次世代ソーシャルメディアのかたちを探る連載「ソーシャルメディア セカンドステージ」。人と人との“方向”と“距離”を意識した相関関係に基づいたレコメンデーションは実現可能なのか。化粧品口コミサイト「＠cosme」の取り組みを紹介します。 （2/12）
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k52.NIKKI :: 「好みの近いはてなブックマーカーを探そう」をリニューアル。
はてブのリニューアルを記念して「好みの近いはてなブックマーカーを探そう」もリニューアルいたしました！ URLも変更になっています。 好みの近いはてなブックマーカーを探そう！ http://chikab.k52.org/ 自分のid「nihonyamori」でやった結果がこちら↓ 主なリニューアルポイントは下記の通りです。 ■RSSの配信 結果をRSSで受信できるようにしました。RSSリーダーに登録しておくとだいたい2日に一度配信されます。 ■単純な重複率ではなく、「2人きり度」を加味してランキング ブックマークの傾向が近いと言っても、1000userをあつめた記事と10userしかブクマされてない記事とではブックマークが重複したことの重大さが異なりますので、少ないブクマ数の記事で重複した場合により強く評価する「2人きり度」という指数を導入しました。 ■重複したブックマークと、それに対するコ
mixi Engineers’ Blog » おすすめマイミクシィ／コミュニティ
はじめまして。mixi開発部・運用グループでアプリケーションの運用を担当しているmikiokatoといいます。週に一日興味があることについて研究や開発ができるOneDayFree の制度を使って開発し、12月25日にリリースしたインディーズ機能「おすすめ マイミクシィ／コミュニティ」について書いてみたいと思います。 おすすめ マイミクシィ／コミュニティとは マイミクシィやコミュニティのリンクを分析して、マイミクシィになる可能性の高い人や興味がありそうなコミュニティをおすすめします。膨大な情報の中から検索などでユーザーにいろいろと探してもらうよりも、データを分析して興味がありそうなものをシステムからおすすめする試みです。 実際の画面はこちらです。 人によって精度は差があるので、結果がいい場合もよくない場合もありますが、マイミクシィやコミュニティの発見につながればと思います。では、どういった仕
mixi Engineers’ Blog » かんたん友人検索 その壱
朝7時30分に起きて駒沢公園をジョギングすること10日目のmikioです。だいぶ体が軽くなってきて、そろそろ体型にも変化が出てくるかなと期待する毎日です。さて、以前の記事で予告した通り、Tokyo Dystopiaを使ったmixi内の検索機能をインディーズ機能としてリリースしました。「かんたん友人検索」という名のとおり、mixiの登録ユーザを対象として友人や知人を簡単に検索する機能です。操作を簡潔にしながらも、マイミクシィのつながりなどを使って検索精度を高めているのが特徴です。 シンプルにした 見た目として最も大きな特徴は、従来の友人検索よりも入力フィールドの数を減らしたことです。従来では「姓」「名」「ニックネーム」「性別」「年齢（下限）」「年齢（上限）」「血液型」「現住所（都道府県）」「現住所（市区町村）」「出身地（都道府県）」「出身地（市区町村）」「趣味」「職業」「キーワード」「写真」
著名ソーシャルメディアが使っているアルゴリズムを大公開！ | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
“アルゴリズム”は、もっとも非人間的なものの代表だともいえる。ソーシャルメディアにとって、そのアルゴリズムが不可欠だというのは、実に皮肉めいている。 僕はこの間、グーグルがどうやってユーザーデータを集めているかについて書いた記事を掲載した（前編、後編）。今回は、著名なソーシャルメディアサイトが、ユーザーデータを活用する上でどのようにアルゴリズムを用いているのか、白日の下にさらそう。 ソーシャルメディアを成り立たせているのは人間の力だが、ユーザーが入力したデータを利用できる状態にする仕組みは、アルゴリズムによって作られている。現在活動している無数のソーシャルメディアサイトで実証済みのことだが、ユーザーの関与とアルゴリズムによる処理ルールの上手いバランスを見出すことは、とても難しくなりがちだ。これから紹介するアルゴリズムは、悪意のないユーザーと結びついて初めてうまくいくものだ。 人気ソーシャル
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