■サイジニア、複雑系理論でおすすめ抽出・推奨エンジンに挑む人々(1)
http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?n=MMITbe000014052008&cp=1
『推奨エンジンには、あらかじめコンテンツに付随する「メタデータ」と呼ばれる属性情報をもとに類似性を判断する「コンテンツマッチ」型と、ユーザーのウェブ閲覧や商品購入などの行動パターンの類似性に着目して推奨する「行動履歴」型の大きく２種類がある。デクワスはこの行動履歴の分析に、吉井氏が北海道大学で研究を続けてきた「複雑ネットワーク」の研究成果を反映したアルゴリズムを使っているという。』
■「Ｕ30世代が求める情報のカタチ」チームラボ猪子社長・推奨エンジンに挑む人々(2)
http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?n=MMITbe000021052008
『使っている推奨エンジンは、動画のメタデータや動画について語っているブログのコメントなどをもとに関連性を判断する「コンテンツマッチング」、アクセスログを解析して「この動画を見ている人はこれも見ている」という行動の類似性をもとにする「協調フィルタリング」の２つの技術を組み合わせている。さらにおすすめ動画をマップ上に視覚的に表示する仕組みにも推奨エンジンを使うなど、検索技術のオンパレードだ。』
■マーケティング視点で感性検索・アルベルト山川会長――推奨エンジンに挑む人々(3)
http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?n=MMITba000029052008
『アルベルトの強みは、様々なタイプの推奨エンジンをサイトの特性に合わせてカスタマイズできることにある。購買履歴をもとにお薦め商品を提案する協調フィルタリングの「ログレコメンダー」や、形や色が似た商品を推奨する「イメージセレクトサーチ」、商品スペックの希望などを入力することで求める商品を絞り込んでいく「ニーズインプット型推奨エンジン」などを自社で開発。マーケティング理論をもとに仮説を立て、自社で運営するショッピングサイトで検証した成果をふまえてＡＳＰ形式でユーザー企業に提供している。』
■技術は世界レベル、目標はグーグル・ＰＦＩ西川社長――推奨エンジンに挑む人々(4)
http://it.nikkei.co.jp/internet/news/index.aspx?ichiran=True&n=MMITbe000004092008&Page=1
『岡野原氏が開発した独自技術をもとにした大規模全文検索サービス「Sedue」を核に、キーワードと関連の深い単語を判別して提示する連想検索の「Reflexa」、文章の内容を比較して関連性の高い記事を推奨する関連記事推薦エンジン「Hotate」など様々なタイプのエンジンを用意する。これをサイトの目的に応じて部品を組み合わせるようにカスタマイズして提供している。』
⇒この記事、約１年前のものだが、興味深い内容。やっぱりメタデータが要か…
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