グーグル・アマゾン化する社会を読みました。ここでは、アマゾンの章で出てくるリコメンデーション機能について考えてみたいと思います。リコメンデーション機能という言葉を知らない人でも、「○○を買った人は、こんな商品も買っています。」というアマゾンのメッセージは見たことがあるでしょう。それです。
このリコメンデーション機能は、どの人がどのページを閲覧したのかによって「おすすめ商品」が違ってくる。適当に表示しているのかと思っていたら、これは科学的に基づいた理論によって計算されているらしいのです。
リコメンデーション表示機能には3種類の方法があり、「協調フィルタリング」、「クラスターモデル」「検索ベース方式」という方法がある。しかし、アマゾンの方式はどれも当てはまらない。実はアマゾンの理論では「商品間協調フィルタリング」というアルゴリズムを使用しているらしい。
商品間協調フィルタリングは2段階の計算をしている。
- ユーザが買おうとした複数商品間のマッチングと類似性の数値化
- 購入対象のひとつの商品と他の関連性がある商品すべての類似性
最初の、「複数商品間のマッチングと類似性の数値化」ではユーザによって、大きな関連性があるわけではない。たとえば、ITの技術書をみてから、マンガを見ることもあるだろう。そこで、２．において、ひとつの商品のカテゴリーやキーワード、単語、著者などの関連性を数値がするのである。
それらの計算を経て、数値の高いものから順に表示している。この計算を0.5秒以内に行うのだから驚きである。（東京大学物語の村上君もびっくり！）
実はこのリコメンデーション機能はリアル店舗でも応用できるのではないかと言われている。RFIDのICタグで、お客が手に取った商品データを蓄積していけば、自動的に「こんな商品も買っています。」という表示もできるはずである。映画のマイノリティレポートの世界が実現されるのは遠くないだろう。（でも、目をえぐられるのはイヤです）
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