令和3年春期試験問題 午前問63
問63解説へ
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。
- 多くの顧客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。
- カテゴリ別に売れ筋商品のランキングを自動抽出し，リアルタイムで売れ筋情報を発信する。
- 顧客情報から，年齢，性別などの人口動態変数を用い，"20代男性"，"30代女性"などにセグメント化した上で，各セグメント向けの商品を提示する。
- 野球のバットを購入した人に野球のボールを勧めるなど商品間の関連に着目して，関連商品を提示する。
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解説
協調フィルタリングは、ECサイトなどで顧客の好みに合うアイテムをおすすめとして提案するレコメンダシステムを実現するための手法のひとつで、膨大な購買データから人同士の類似性、商品同士の類似性を相関分析し、高い成約率が期待できる商品を推論する方式です。ECサイトでよく見る「この商品を買った人はこんな商品を買っています」という表示が、協調フィルタリングを用いたレコメンデーションに該当します。
商品同士の類似性を利用するのがアイテムベースの協調フィルタリング、人同士の類似性を利用するのがユーザーベースの協調フィルタリングです。
商品同士の類似性を利用するのがアイテムベースの協調フィルタリング、人同士の類似性を利用するのがユーザーベースの協調フィルタリングです。
- アイテムベース
- 顧客の購入履歴または閲覧しているアイテムと、別のアイテム間で同じような顧客にどの程度好まれているかを計算し、類似度の高いアイテムを導き出す
- ユーザーベース
- 顧客同士の嗜好の類似度を計算し、提案するおすすめアイテムを導き出す
- 正しい。協調フィルタリングを用いたレコメンデーションです。
- ポピュラリティを用いたレコメンデーションです。
- ルールベースのレコメンデーションです。
- 内容(コンテンツ)ベースのレコメンデーションです。
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