レコメンデーションアルゴリズムが私たちの日常生活に与える影響

1. レコメンドエンジンとは

人生において、意思決定が必要な問題に直面することが多いとき、私たちは意思決定を助けるためにさまざまな戦略を使います。「どのメーカーの携帯電話を買えばいいですか？」「どの映画を見るべきですか？」「ランチは何が良いですか？」など。私たちは通常、友人からの推薦、オンラインレビュー、ウェブ検索、その他の方法に基づいて選択を行います。
オンライン ショッピングの台頭により、買い物客はさらに多くの選択肢に直面することになり、この意思決定プロセスは複雑化するばかりです。インターネットは私たちを物質不足の時代から物質的に豊かな時代に変えました。
レコメンデーション エンジンは、意思決定を支援するツールです。おすすめの商品、見たい映画、WeChat での友達同士、読むべきニュース記事、SEO、レストランなど。ある意味、これらのアルゴリズムは私たちの意思決定プロセスを変えています。

レコメンデーション エンジンは、ユーザーとユーザーの製品やコンテンツとのやり取りに関するデータを使用して、ユーザーが興味を持つ可能性のある製品を推奨します。これらのエンジンは、ユーザーの過去の行動や好みを考慮してユーザー エクスペリエンスをパーソナライズするために使用されます。

レコメンデーション エンジンの最も一般的な例の 1 つは、電子商取引です。オンライン ショッピングでは、推奨エンジンを使用して、顧客が以前に購入したものや Web サイトで閲覧した内容に基づいて製品を推奨することがよくあります。たとえば、ユーザーが過去に特定のブランドの靴を購入したことがある場合、推奨エンジンは顧客の過去の行動に基づいて同じブランドまたは類似のスタイルの他の靴を推奨します。

2. レコメンドエンジンの例

さまざまな業界でレコメンデーション エンジンがどのように使用されているかを示す他の例をいくつか示します。

1. NetEase Cloud Music などの音楽ストリーミング プラットフォームは、推奨エンジンを使用して、ユーザーの視聴履歴、保存した曲やアーティスト、フォローしているプレイリストに基づいて、ユーザーに曲、アーティスト、プレイリストを推奨します。レコメンデーション エンジンは、ユーザーが 1 日のさまざまな時間帯に聴いたプレイリストや曲によって示されるユーザーの気分も考慮します。
2. Momo のようなオンライン デート アプリは、レコメンデーション エンジンを使用して、ユーザーの好みやアプリでの過去の行動に基づいて、一致する可能性のあるユーザーを提案します。レコメンデーション エンジンは、ユーザーの年齢、場所、興味、および過去のスワイプと一致を考慮します。
3. Toutiao などのニュース サイトは、推奨エンジンを使用して、読者の過去の閲覧履歴や保存または共有した記事に基づいて記事を読者に推奨します。レコメンデーション エンジンは、サイトのユーザー ベースにおける記事の全体的な人気も考慮します。
4. Ctrip などの旅行予約サイトは、推奨エンジンを使用して、サイトでの過去の予約や検索に基づいて、ホテル、航空券、バケーションパッケージをユーザーに推奨します。推奨エンジンは、ユーザーの好みや、サイトのユーザー ベースにおける特定の目的地の全体的な人気も考慮します。
5. Liepin などのソーシャル メディア プラットフォームは、レコメンデーション エンジンを使用して、ユーザーの過去の人脈、勤務したことのある企業、スキルや興味に基づいてユーザーに連絡先を提案します。レコメンデーション エンジンは、ユーザーの現在のつながりの中で人気のあるつながりや企業も考慮します。
6. Meituan のようなフードデリバリー アプリは、レコメンデーション エンジンを使用して、ユーザーの過去の注文やお気に入りのレストランに基づいてレストランやメニュー項目をユーザーに推奨します。レコメンデーション エンジンは、ユーザーの所在地と、ユーザー ベースにおける特定のレストランの全体的な人気も考慮します。
7. Coursera などのオンライン教育プラットフォームは、推奨エンジンを使用して、ユーザーの過去の登録、完了したコース、興味や目標に基づいてコースやプログラムをユーザーに推奨します。レコメンデーション エンジンは、プラットフォームのユーザー ベースにおける特定のコースの全体的な人気も考慮します。

一般に、推奨エンジンは、ユーザーの過去の行動や好みに基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供するために、さまざまな業界で広く使用されています。これらのエンジンは、ユーザーが新しい製品、コンテンツ、接続を発見し、企業の売上増加を促進するのに役立ちます。

3. Tmall はレコメンデーション エンジンをどのように使用して売り上げを伸ばしているのか

アリババはレコメンデーション エンジンを使用して、ユーザーにパーソナライズされた製品のレコメンデーションを提供します。これらの推奨事項は、ユーザーの過去の購入、サイトで閲覧された商品、レビューされた注文など、さまざまな要因に基づいています。

アリババの推奨エンジンが機能する方法の 1 つは、ユーザー データを分析し、ユーザーの行動のパターンと傾向を特定することです。たとえば、ユーザーが特定の店舗から製品を頻繁に購入する場合、推奨エンジンは同じ種類の店舗、またはその店舗の他の製品、または同様の種類の製品を推奨することがあります。レコメンデーション エンジンは、アイテムのユーザー評価やレビュー、特定のカテゴリのアイテムの全体的な人気も考慮します。

アリババの推奨エンジンは、ユーザーの個別の行動に基づいて推奨を行うだけでなく、同様の商品を購入または閲覧した他の顧客の行動も考慮します。たとえば、ユーザーが特定の製品を閲覧した場合、推奨エンジンは、同じアイテムを閲覧した他のユーザーの間で人気のある他の製品を提案する場合があります。

全体として、アリババのレコメンデーション エンジンは、顧客にパーソナライズされた関連性の高い製品のレコメンデーションを提供するように設計されており、会社のエンゲージメントと売上の促進に役立ちます。

4. Momo のレコメンデーション エンジンの使用方法

Momo などの出会い系サイトではレコメンデーション エンジンが使用され、ユーザーの好みやアプリでの過去の行動に基づいて、潜在的なマッチングをユーザーに推奨します。レコメンデーション エンジンは、ユーザーの年齢、場所、興味、および過去のスワイプと一致に関するデータを使用して、パーソナライズされたレコメンデーションを提供します。

たとえば、ユーザーが同じ都市に住んでいる仲間に興味があると示した場合、推奨エンジンはこれらの基準を満たすプロファイルを推奨します。レコメンデーション エンジンは、ユーザーの過去のスワイプと一致に加え、アプリのユーザー ベースにおける特定のプロファイルの全体的な人気も考慮に入れることができます。

パーソナライズされた推奨事項を提供することに加えて、推奨エンジンは、潜在的な一致を提案するときに、共通の友人や共通の興味などの要素も考慮することができます。これは、ユーザーがこれまで出会ったことのない潜在的な一致を発見するのに役立ちます。

5. Maimai と BOSS 直接雇用を同僚や友人に勧める

Maimai と BOSS Zhipin は、レコメンデーション エンジンを使用して、ユーザーの過去の関係、勤務したことのある会社、スキルや興味に基づいてユーザーとの関係を推奨します。レコメンデーション エンジンは、ユーザーの役職、業界、所在地などのユーザー プロフィールに関するデータに加え、プラットフォーム上でのユーザーの過去のつながりややり取りを使用して、パーソナライズされたレコメンデーションを提供します。

たとえば、ユーザーが特定の業界で多数のつながりを持っている場合、推奨エンジンはその業界の他のプロファイルを潜在的なつながりとして提案する可能性があります。レコメンデーション エンジンは、ユーザーが閲覧したプロフィールや参加したグループなど、プラットフォーム上でのユーザーの過去のやり取りを考慮して、より的を絞ったレコメンデーションを行うこともできます。

6. レコメンドエンジンの種類

レコメンダー システムにはいくつかの異なるタイプがあり、それぞれに独自の機能と機能があります。

1. コンテンツベースのレコメンダー システム

   コンテンツベースの推奨システムは、推奨されるアイテムの特性または属性に依存します。たとえば、映画ストリーミング サービスのコンテンツ ベースの推奨システムは、ユーザーが以前に視聴した映画と似たジャンル、俳優、または監督の映画を推奨する場合があります。このタイプのレコメンダー システムは、明確な好みがあり、類似したアイテムを探しているユーザーに効果的です。

2. 協調フィルタリング推奨システム

   一連のユーザーの過去の行動と好みを使用して、個々のユーザーに推奨事項を作成します。たとえば、特定のユーザーと同様の嗜好を持つユーザーのグループが全員特定の映画を高く評価した場合、協調フィルタリング推奨システムはその映画をそのユーザーに推奨する可能性があります。このタイプのレコメンダー システムは、同様の好みを持つ人々がアイテムについて同様の意見を持っているという前提に基づいています。

3. ハイブリッドレコメンダーシステム

   ハイブリッド レコメンダー システムは、コンテンツ ベースのレコメンダー システムと協調フィルタリング レコメンダー システムの要素を組み合わせたものです。これらのシステムは、推奨アイテムの属性だけでなく、ユーザーの過去の行動や好みのセットを使用して推奨を行うことができます。ハイブリッド レコメンダー システムは、アイテムの特性とユーザーの好みの両方を考慮できるため、多くの場合、個々のコンテンツ ベースのフィルタリング システムや協調フィルタリング システムよりも効果的です。

4. 人口統計推奨システム

   人口統計的レコメンダー システムは、年齢、性別、場所などのユーザーに関する人口統計情報を使用して推奨を行います。たとえば、音楽ストリーミング サービスの人口統計的推奨システムは、ユーザーの年齢層に基づいてさまざまな種類の音楽を推奨する場合があります。このタイプのレコメンダー システムは、特定のユーザー グループをターゲットにする場合には便利ですが、個々のユーザーにパーソナライズされた推奨事項を提供する場合には効果的ではない可能性があります。

7. バナナのパラドックス

バナナパラドックスとは、レコメンドシステムで起こり得る現象のことで、システムがレコメンドする商品がユーザーがすでに消費した商品と類似しすぎると、レコメンドに多様性が欠けてしまいます。これは、レコメンダー システムがユーザーの過去の行動や好みに大きく依存し、ユーザーの現在のコンテキストや好みの変化などの他の要素を考慮していない場合に発生します。

「バナナのパラドックス」という用語は、食料品店のレコメンデーション エンジンが、通常バナナと一緒に購入される商品を推奨するという間違いを犯し始めたことに由来します。また、食料品の買い物に行くほぼ全員がバナナを購入します。誰もがバナナが大好きなので、これにより、すべてのものの間に不必要な関連付けが生じます。食料品店とバナナ、したがって「バナナのパラドックス」

たとえば、ユーザーがエレクトロニック ダンス ミュージック (EDM) をよく聴いており、EDM トラックでいっぱいのプレイリストを持っているとします。推奨システムがユーザーの過去の行動に基づいてより多くの EDM トラックのみを推奨する場合、ユーザーは、新しい多様なオプションに触れることなく、同じタイプの音楽だけを見ていると感じ始める可能性があります。これはエンゲージメントの欠如につながり、ユーザーにとってのレコメンダー システムの価値を低下させる可能性があります。

バナナのパラドックスを解決するために、レコメンダー システムはさまざまな方法を使用して、より多様なレコメンデーションを提供できます。これらのアプローチには、ユーザーの現在のコンテキストに関する情報の組み込み、協調フィルタリングを使用して他のユーザーの好みを考慮すること、またはコンテンツベースの要素と協調フィルタリング方法を組み合わせたハイブリッド推奨システムの使用が含まれる場合があります。よりバランスの取れた推奨アプローチを採用し、さまざまな要素を考慮することで、レコメンダー システムはより多様で魅力的な推奨をユーザーに提供できます。

八、コールドスタート問題

コールド スタート問題とは、レコメンダー システムが、以前の履歴やデータがない状態で新しいユーザーやアイテムを推奨することが困難であることを指します。レコメンダ システムは過去の行動や好みに関するデータに依存して推奨を行い、新しいユーザーやアイテムに利用できるデータがないため、これは課題となる可能性があります。

コールド スタートの問題を解決するには、いくつかの方法があります。

1. 追加データを収集する: コールド スタートの問題を解決する 1 つの方法は、新しいユーザーまたはプロジェクトに関するさらに多くのデータを収集することです。これは、アンケート、ユーザー プロファイル、または好みや興味に関する情報を収集するその他の方法を通じて行われる場合があります。
2. デフォルトの推奨事項を使用する: 別のアプローチは、新しいユーザーまたはアイテムにデフォルトの推奨事項を提供することです。これらの推奨事項は、人気のアイテム、トレンドのアイテム、またはユーザーまたはアイテムに関連付けられた他のアイテムに類似したアイテムに基づく場合があります。
3. 二次情報の活用: 新しいユーザーまたはアイテムに関する追加情報 (人口統計や属性など) が利用可能な場合、この情報を使用して推奨事項を作成できます。たとえば、音楽ストリーミング サービスの推奨システムは、ユーザーの位置と年齢を使用して推奨を行う場合があります。
4. 協調フィルタリング: 協調フィルタリング レコメンダ システムを使用すると、同様のユーザーやアイテムの過去の行動や好みを活用して、新しいユーザーやアイテムを推奨できます。
5. ハイブリッド レコメンダー システム: コンテンツ ベースのフィルタリング方法と協調フィルタリング方法を組み合わせたハイブリッド レコメンダー システムは、アイテムの特徴や類似ユーザーの好みを使用して推奨を行うことができるため、コールド スタート問題に効果的に対処できます。

9、5つのポイントまとめ

1. レコメンデーション エンジンは、ユーザーの過去の行動や好みに基づいてパーソナライズされた推奨事項をユーザーに提供するアルゴリズムのファミリーです。
2. これらのエンジンは、オンライン ショッピング、音楽ストリーミング プラットフォーム、オンライン デート、ニュース メディア、ビデオ ゲーム プラットフォーム、旅行予約サイト、ソーシャル メディア プラットフォーム、その他の業界で一般的に使用されています。
3. ユーザーとユーザーの製品やコンテンツとのやり取りに関するデータを使用して、ユーザーが興味を持つ可能性のあるアイテムを提案します。
4. レコメンデーション エンジンは、パーソナライズされたレコメンデーションを提供することでユーザー エクスペリエンスを向上させるために使用されます。
5. レコメンデーション エンジンの使用例としては、ユーザーの過去の購入に基づいて製品を推奨すること、ユーザーの視聴履歴に基づいて音楽ストリーミング ユーザーに曲やプレイリストを推奨すること、ユーザーの好みや過去の行動に基づいてオンライン デート ユーザーに一致する可能性のあるユーザーを提案することなどが挙げられます。過去の閲覧履歴に基づいて、ニュース サイトの読者に記事の掲載を提案します。