プリファードインフラストラクチャー、大規模レコメンドエンジン「大鷹」を発表(CNET Japan)

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プリファードインフラストラクチャーは1月23日、ユーザーの購買履歴や商品評価から商品の特徴を分析し、ユーザーが望む商品や情報を探し出すことが可能な、レコメンドエンジン「大鷹」を発表した。

大鷹は、各ユーザーがどの商品を、どの程度気に入ったかといったレーティング情報があれば、後は自動的にユーザーと商品の特徴を捉え、各ユーザーが望むと思われる商品を探し出すことが可能。あらかじめ特徴を手で入力する必要はなく、エンジンが特徴の種類も、自動的に分析する。

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参照：プリファードインフラストラクチャー、大規模レコメンドエンジン「大鷹」を発表(CNET Japan)

実際の購入や閲覧履歴からの推薦ではなく、その情報を元にして、ユーザーが行動したタイミング（レーティング情報の入力など）で知りたがっている類似情報を提供するという仕組みのようです。
レーティング（気に入った度数）という指標をレコメンドに取り入れるのは今までなかったかもしれません。大規模が特徴なので、ショッピングポータルが導入するにはいいと思います。

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