2017/06/12 09:10:48
takuti
書いた
2017/06/12 09:18:51
chezou
良い解説
2017/06/12 09:47:44
shields-pikes
レコメンドシステムに関する良い記事。あとでめっちゃしっかり読み返す。／この手の話は、数式を出さずには語れないよなー。初期の協調性フィルタリングの時代からの変遷を説明してくれていて、改めて勉強になる。
2017/06/12 10:28:31
roshi
勝手に機械学習でバリバリ推薦しているのかと思ったけど、意外とシンプルだった（もちろん裏では複雑な計算をしているんだろうけど）
2017/06/12 10:35:11
barringtonia
“赤ちゃん商品を購入したユーザがいれば、その4年後には補助輪付きの自転車をオススメしてあげよう”
2017/06/12 11:37:36
poupe
“『時間的順序』は推薦において非常に重要な役割をはたす”そうなんだよねー。最初の協調フィルタリングってこの辺りがうまくできずに推薦されたものが微妙だった。進化がすごいなー。また勉強しよう。
2017/06/12 11:44:44
raimon49
Amazonで日用品を買ってると、本記事で解説されてる時間的順序に凄く納得が行くなぁ。
2017/06/12 11:45:43
minoton
"サービスが自分のことを何でも知っていて、いたるところでパーソナライズされた情報が表示される という未来図。まぁわかりやすく言えば「これからはAIだ」である"
2017/06/12 11:47:20
master-0717
IEEE Internet Computingの記事、Microsoftのデータサイエンティストの人と共著なんだな
2017/06/12 12:03:43
droplet81
リコメンド
2017/06/12 12:16:04
kiichi55
あとで読む
2017/06/12 12:27:49
mtane0412
“20年前も現在も、Amazonの推薦を支えているアルゴリズムは アイテムベースの協調フィルタリング だ。”
2017/06/12 12:30:54
heniha
"テレビ購入直後の推薦は特に大事にしたい。そのタイミングでは、テレビではなくBDプレーヤーなどのオプション商品を薦めるべきだ。このような話から、ユーザの閲覧・購買行動の時系列を考慮することが重要"
2017/06/12 12:40:16
teppeis
協調フィルタリングの話
2017/06/12 12:50:49
tofu-kun
わかりやすい
2017/06/12 12:58:26
njgj
あとで読みたい
2017/06/12 13:07:48
fashi
推薦されてきたアクセサリが非互換ってケースもけっこうあるよな
2017/06/12 13:19:27
touhumog
"Amazonの推薦を支えているアルゴリズムは アイテムベースの協調フィルタリング"
2017/06/12 13:21:49
pmonty
Amazon忖度システム（違
2017/06/12 13:29:19
hush_puppy
リコメンドシステムは、Amazonのグレッグ・リンデンが上司に反対されて、キレて勝手にリリースして伝説になったやつだよなあ、と思ったらMicrosoftの人間になってた。
2017/06/12 13:29:38
t-wada
Amazon のアイテムベースの協調フィルタリングがこの20年でどう改良されてきたか。面白い。
2017/06/12 13:56:43
kaorun
Amaoznのおすすめはまぁ実用的だけど、Netflixのおすすめが良いと感じたことはまだあんまり無いんだよなぁ...、自分の趣向がマイノリティだからなのかもだけど。
2017/06/12 14:06:46
kitamati
きっと食べログヤラセ問題を契機に導入した重み付けアルゴリズムもこんな風に動いてんねやろなぁ(棒)
2017/06/12 14:36:17
nerimarina
“赤ちゃん商品を購入したユーザがいれば、その4年後には補助輪付きの自転車をオススメしてあげよう”
2017/06/12 14:39:06
wata88
新しいの出たのか、あとで読む
2017/06/12 14:41:58
estragon
すごい
2017/06/12 14:53:30
crema
あとで！
2017/06/12 14:53:39
otihateten3510
おもしろいけど、Amazonのレコメンド見ると「ああ世界レベルでもこのくらいなんだ」ってちょっとガッカリする。もう限界なのかな、そんなことはないと思うのだが。やはりAIという魔物に手を付けなくては。
2017/06/12 14:59:41
Makots
Amazon の CF 事情
2017/06/12 15:10:54
todesking
Amazonの推薦システムの20年 | takuti.me
2017/06/12 15:53:53
nezuku
よりサービスの利用行動を促す改良にあたり、機械的な手段だけでなくアルゴリズムの改良など人手(利用者の感想も含む)による調整が必要なり、的確すぎて行動を読まれてる不快のない設計が肝心なのでしょうね
2017/06/12 16:43:25
garage-kid
468
2017/06/12 16:49:51
kmrlkmrl123
http://geoprisms.org/forums/topic/watch-the-elder-scrolls-video-game-series-online/
2017/06/12 16:57:50
nilab
Amazonの推薦システムの20年 | takuti.me
2017/06/12 17:05:47
ga_kun
AmazonとGoogleとTwitterが有機的に繋がればレコメンドは飛躍すると思うんだけどムリなのかね？
2017/06/12 17:33:05
synbizmix
変わってない（協調フィルタリング）のか。/Amazonの推薦システムの20年 | takuti.me @takutiさんから
2017/06/12 17:36:48
toppogg
「こんな商品も〜」は役に立つが、「マイページのあなたへのオススメ」は役に立たないと思っている。
2017/06/12 17:55:17
soret
後でゆっくり読みたい。良記事
2017/06/12 18:44:27
electrica666
面白かった。Googleよりももう一歩人の趣向に近い部分で商売やってるから氷山の一角なんだろうな。謎が謎を呼ぶ。
2017/06/12 19:00:30
ryozo18
これはいい記事
2017/06/12 19:30:14
NATTI
あとで実装してみたい
2017/06/12 19:55:17
t_f_m
"「このメモリカードはこのカメラで動作するのか？」" / "自然と互換性のあるアイテムが推薦上位にあがってきたらしい" / "ユーザの行動が暗にアイテムの互換性を示していたということだろう"
2017/06/12 20:07:01
kei_1010
こういうのをちゃんと理解できるようになりたい。
2017/06/12 20:18:01
inumax21
(・∀・)
2017/06/12 20:34:24
sionsou
いいなぁ、ほんとAmazonのは良く出来てる。
2017/06/12 20:36:36
miz999
なるほど、ネット上で都市伝説化してる「炊飯器買ったら、もう一個炊飯器勧められた」は「細かい手作業により」発生しないシステムになってるんだな。あと、アイテムのほうがユーザーより少ないってのは驚き
2017/06/12 20:48:51
airj12
一部しか理解できなくても人の知恵を見るのは楽しい / 購入した漫画の続巻でお薦め埋めるのは止めて欲しいが
2017/06/12 21:40:34
kijtra
Amazonのレコメンドは他と比べて段違いの精度だから消費者として探す手間が省けて助かる。でもクライアントからの「Amazonと同じもの作って」という注文がつらい。
2017/06/12 22:09:46
Andrion
理論としては昔からのデータマイニングの内容と変わらないように思う。
2017/06/12 22:25:50
tadashif1
良記事です。「アイテムベースの協調フィルタリング」ってそういう理屈か…よくわかりました。
2017/06/12 23:06:14
tvshowonline
https://www.youtube.com/watch?v=qkOOCmIad9g
2017/06/12 23:15:15
yutaka_maruoka
これはいいはなしだ
2017/06/12 23:44:52
Ni-nja
アイテムベースの協調フィルタリング
2017/06/13 00:40:40
Cujo
10年ほど前には、キャプチャボードを買おうとするとアイドルマスター（XBOX360のゲーム）をすすめてくるサービスがあったらしい（
2017/06/13 00:55:18
nonsect
ナツい。約20年前の卒論のテーマが協調フィルタリングやったなぁ…（遠い目）
2017/06/13 01:07:41
luvtechno
この会社に入社した人はこんな会社にも入社しています
2017/06/13 01:08:43
terepanda
我々は既にAIに支配されているのだ（違
2017/06/13 03:05:45
i7swbg
すごく詳しく纏められていて参考になりました。
2017/06/13 06:48:52
fufufukakaka
こういう地道にアルゴリズムと向き合う仕事がしたいね〜
2017/06/13 07:57:04
slash_01
あとで
2017/06/13 08:02:53
madridNewyork
レコメンドでAmazonガチャをやるべき
2017/06/13 08:24:54
tzk2106
ユーザー数＞アイテム数なのか。知らなかった。
2017/06/13 09:00:58
tyru
アイテムベース協調フィルタリング / 結構考え方はシンプルなように見えるけど、実装の工夫であれだけの適切なリコメンドができてるのか、それとも工夫なしでも十分実用的になってるのか気になる
2017/06/13 09:25:28
d346prt
この辺、ヨドバシはまだまだ弱いよね。しばらく前まで、大型家電の複数買いを推奨してきてたし。
2017/06/13 09:30:59
naga_sawa
楽天に聞かせたい＞時系列
2017/06/13 11:23:27
kamemoge
レコメンドの話
2017/06/13 16:38:55
mas-higa
歴史の話ではなかった。
2017/06/13 21:49:50
braitom
Amazonが商品の推薦アルゴリズムをどのように改善してきたかについて。アイテムベースの協調フィルタリングについて、類似度の定義をどのようにしているかなどが書かれている。
2017/06/14 20:36:38
satojkovic
20年蓄積してきた凄みが感じられる。Amazon強い
2017/06/15 18:43:36
yosida95
“『時間的順序』は推薦において非常に重要な役割をはたす”