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協調フィルタリングによるリコメンデーション

技術分類

  • PA05 リコメンデーション
  • AA02 広告効果向上
  • DA02 双方向型、対話型
  • LA13 アクセスログ
  • MA10 嗜好
  • SA21 統計的手法の利用

技術の名称

協調フィルタリングによるリコメンデーション

技術内容

潜在的な顧客にいかにその人が欲しい商品を勧めるかは広告主にとって重要な要素である。この手法はインターネットユーザのサイト閲覧履歴やクリック履歴などをもとにユーザの嗜好パターンを学習し、そのユーザが好みそうな商品を推薦するための一般的な手法である。

この手法では、複数のユーザのサイト閲覧履歴データを用いる。図1は、縦軸をユーザ、横軸をWebページとして、履歴のうちどのユーザがどのWebページをクリックしたかを表している。「1」はクリックしたことを表し、「0」はそうでないことを表す。ここで、データの埋まっていない部分について、他人のデータを用いてその人の嗜好を予測するのが本手法である。

このような協調フィルタリングの手法はいくつかあるが、代表的なのが相関係数法である。これは、ユーザAとユーザBの嗜好パターンに高い相関性がある場合に、ユーザAがクリックしたサイトXをユーザBに推薦するという方法である。つまり、ユーザのクリック歴がないWebサイトや嗜好が未知の商品についてもそのユーザと相関性の高い他人の嗜好を知ることで、そのユーザの嗜好を予測するのである。これにより、単にアクセス件数の多いWebサイトや売れている商品を推薦するよりも広告効果が期待出来る。

図1 相関係数法

相関係数法

<引用情報>

  • 著者の氏名:山西健司
  • 表題:Webマイニングと情報論的学習理論
  • 関連箇所:(6頁 図7 相関係数法)
  • 媒体のタイプ:「online」
  • 掲載年月日(2002年6月7日)、掲載者(情報処理学会)、掲載場所(「2002年情報学シンポジウム」オンライン論文集)
  • 検索日:(2002年1月17日)
  • 情報の情報源及びアドレス:(http://www.ipsj.or.jp/katsudou/sig/sighp/fi/sympo/2002/proceedings/invited/yamanishi.pdf)

出典/参考資料

  • 著者の氏名:山西健司
  • 表題:Webマイニングと情報論的学習理論
  • 媒体のタイプ:「online」
  • 掲載年月日(2002年6月7日)、掲載者(情報処理学会)、掲載場所(「2002年情報学シンポジウム」オンライン論文集)
  • 検索日:(2002年1月17日)
  • 情報の情報源及びアドレス:(http://www.ipsj.or.jp/katsudou/sig/sighp/fi/sympo/2002/proceedings/invited/yamanishi.pdf)

[更新日 2003年3月28日]