Основные понятия
機械学習を活用することで、ユーザーの嗜好と行動データを分析し、個人に合わせた製品推奨を行うことができる。これにより、ユーザーの購買意欲と満足度を高め、企業の売上と広告効果も向上させることができる。
Аннотация
本論文では、従来のeコマース商品分類システムと個人向け推奨システムの仕組みを比較分析している。個人向け推奨システムは、eコマース、コンテンツ情報、メディアなどの分野で重要な役割を果たしており、データプライバシー、アルゴリズムバイアス、スケーラビリティ、コールドスタート問題などの課題にも取り組んでいる。
具体的には、eBay向けのBERTモデルと最近傍アルゴリズムを使ったパーソナライズ推奨システムを提案している。手動評価の結果、ユーザーの購買履歴に合致した製品が推奨されており、操作性とスケーラビリティも確認された。
このように、パーソナライズ推奨システムは、ユーザー体験の向上と企業の収益向上に大きな効果を発揮する重要な技術となっている。今後、データプライバシーやアルゴリズムの公平性などの課題にも取り組みながら、さらなる発展が期待される。
Статистика
従来のeコマース商品分類システムは、静的な商品属性情報に基づいて分類を行うため、大規模なデータを処理する際の効率が低い。
eコマースプラットフォームのAmazonでは、パーソナライズ推奨システムが年間売上の30%を占めている。
LinkedInでは、パーソナライズ推奨システムによって10倍の持続的な成長を達成した。
YouTubeでは、ユーザーの視聴履歴やアクティビティデータに基づいたパーソナライズ推奨により、1日あたり数十万時間の視聴時間の増加と50%以上の年間視聴回数の増加を実現した。
Цитаты
"パーソナライズ推奨システムは、ユーザーの嗜好と行動データを分析し、個人に合わせた製品推奨を行うことができる。これにより、ユーザーの購買意欲と満足度を高め、企業の売上と広告効果も向上させることができる。"
"パーソナライズ推奨システムは、eコマース、コンテンツ情報、メディアなどの分野で重要な役割を果たしており、データプライバシー、アルゴリズムバイアス、スケーラビリティ、コールドスタート問題などの課題にも取り組んでいる。"
"LinkedInでは、パーソナライズ推奨システムによって10倍の持続的な成長を達成した。"