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【悶々と】レコメンドについて

ARについて書いた中に「レコメンド」との関係についてちょっと触れたのですが、
レコメンドについて自分なりに考えてみたので、ちょっとメモ書きを。。。

僕の考えるレコメンドの方法は大きく3つです。

1、過去の行動と統計データの融合(アマゾン型)

2、未来の行動に対してサジェスト(スケジュール型)

3、偶然の出会い(新聞型)



1、過去の行動と統計データの融合(アマゾン型)


アマゾンのレコメンドは購入直後に自分と似ている購入傾向からレコメンドします。
これは過去の自分の行動と統計データを合わせたものです。
ユーザーが増えれば増えるほど、時間がたてばたつほど正確になると思います。

ただ、統計データってのは統計的に欲している情報であって、本当に必然な情報とは
限らないはずです。実際アマゾンでレコメンドされて買うことは正直まれです。
買うたびにレコメンドされると買い物が終わりません。

統計データからの導くアマゾンのレコメンドは精度が高いと思います。
アマゾンの秀逸なところは、いくつか候補を出してくるところだと僕は思います。
いくつか候補を出し、その中で自分に一番しっくりくるものをクリックします。
3つ出たとして、同時に3つはクリックできないので、一番自分の欲しい情報を自分で
選んでいるのにピンポイントでレコメンドされている気分に。
ただ、そのクリックされたものは必ずしも「統計的に一番欲しがるもの」とは限らない。

「統計的にぴったりくるもの」をいくつか提示し、「確率論で」レコメンドする。
これは今のところ一つの解です。


2、未来の行動に対してサジェスト(スケジュール型)

これは僕が昔から何となく思っているレコメンドです。
未来の行動が記されている「スケジュール」との連動によるレコメンドです。

今日これから何するか、昨日何したか、明日何するか、、、

それらを先取りすることで痒いところに手が届くレコメンドになるんじゃないかなと思います。

これからする行動に必要な情報や関連情報を提供することで、
気付きを与えられることがレコメンドになると思います。

先取りっていう発想のレコメンドです。
職業で例えると秘書ですね。
ドコモのiコンシェルが狙っているマーケットだと思います。


3、偶然の出会い(新聞型)


最後のレコメンドは「偶然」という新しいレコメンド。
変な日本語ですが、統計的には導き出せないような偶然の出会いは人にとって新たな興味分野の発掘ではないかなぁと思います。
ワゴンセールなどで見つける掘り出し物に似た感覚だと思います。

偶然の出会いとは「無数のどうでもよいものから自分の興味にあうものを自分で選ぶこと」なのかもしれない。



整理しようとしたんだけど、全然まとまらないなぁ。。。

ちなみに僕は1のようなレコメンドより、2・3のレコメンドのほうが好きですね。
そんな面白いテクノロジーが登場するのを待ってますw


JUGEMテーマ:ビジネス





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抜かずの3連発www
この前、Kさんに教えてもらったタダマンサイトで中○出しやりまくってきたw 教えてくれてマジアリガト!!! 今日も20枚の約束でぶっかけてきますwww
  • 駅弁バック
  • 2009/07/01 1:32 AM
うっっっほっほっっ!
あーんもーーーチン子大爆発しちゃうよ!!!!!! 軽く呼びかけるだけで即 ハ メ出来るようになってから 仕事中ムラムラしすぎて我慢出来ないんだよね(´;ω;`) てかよく考えたら金には困んねーんだから仕事辞めりゃいいんかwww
  • どう見てもゴリラ
  • 2009/07/02 2:04 AM
profile

現在モバイルコンテンツの会社で働く。大学卒業後はIT系のベンチャーキャピタルでベンチャー投資に従事。 日本を元気にできればいいなぁとゆる〜く考えている今日この頃。
本名:奥山翔(おくやましょう)
所属:特になし
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