データサイエンティストと対話するための分析術入門〜おすすめ商品を“計算” 購買履歴と相関係数を使う
日経情報ストラテジー 第265号 2014.5.1
掲載誌 | 日経情報ストラテジー 第265号(2014.5.1) |
---|---|
ページ数 | 4ページ (全2669字) |
形式 | PDFファイル形式 (957kb) |
雑誌掲載位置 | 72〜75ページ目 |
第5回ITR アソシエート・リサーチ・フェロー/平井 明夫 今回のテーマはレコメンデーション。レコメンデーションとは、顧客個人に対してパーソナライズされた商品の推奨(レコメンド)を行うことである。例えば、年齢別、性別に推奨商品を決めておいて、サイトにログインした顧客の個人データから、推奨商品を判断し、画面に自動的に表示するといった方法がとられる。 レコメンデーションにおける推奨商品の決定方法は様々…
記事の購入(ダウンロード)
購入には会員登録が必要です 会員登録はこちら
価格 550円(税込)
他のIDで購入する
G-Search ミッケ!は雑誌を記事ごとに販売するサービスです。
この記事は「4ページ(全2669字)」です。ご購入の前に記事の内容と文字数をお確かめください。
(注)特集のトビラ、タイトルページなど、図案が中心のページもございます。