レコメンデーションとは？

レコメンデーションの意味

利用者の購買・閲覧履歴や属性から嗜好を推定し、関心を持ちそうな商品や情報を提示する仕組み。似た行動を取る他の利用者の履歴を使う協調フィルタリングと、商品の特徴語を突き合わせる内容ベースフィルタリングに大別され、ECサイトの売上向上策として定着している。

レコメンデーションの具体例

「この商品を買った人はこちらも買っています」は協調フィルタリングの典型。新商品や新規利用者は履歴が無く推薦精度が落ちるコールドスタート問題があるため、内容ベースや人気順の推薦と組み合わせて補う。

レコメンデーションは試験でどう引っ掛けられる？

協調フィルタリングは商品の中身を解析せず、内容ベースは他人の行動を使わない。この2つの取り違えが最頻出。売れ筋以外の商品にも販売機会を広げる効果があり、ロングテールと結び付けて問われる。

レコメンデーションと関連する用語

• データマイニング
• 機械学習
• インターネット広告

レコメンデーションが出た過去問

• レコメンデーション（お勧め商品の提案）の例のうち，協調フィルタリングを用いたものはどれか。

  正解：顧客同士の購買行動の類似性を相関分析などによって求め，顧客Aに類似した顧客Bが購入している商品を顧客Aに勧める。

  要点：協調フィルタリングは行動が似た利用者の購入商品を勧める

  協調フィルタリングは、購買履歴や評価が似ている利用者同士をグループとみなし、似た利用者が買った（高く評価した）商品を推薦する手法である。商品の中身を分析するのではなく、利用者の行動パターンの類似性だけを手掛かりにする点が特徴で、「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という提示の基礎になっている。

  出典：平成28年度 秋期 ITストラテジスト試験 am2 問3（IPA）