“意外と好み”の店を提案、慶応大が開発したシステムとは?
検索履歴・他ユーザーのデータ参照
ユーザーと同じ店を訪問した他のユーザーが行く別の店など、相違点となる情報に着目。似た嗜好(しこう)を持つ他のユーザーのお気に入りを推薦システムに取り込み、さらにユーザーの好みに合わせ“ふるい”にかける。ユーザーの気分や好みに合わせつつ、今までの検索にはかからなかった店の発掘につながる。
従来の推薦システムでは、ユーザー自身が最近行った店の情報などを基に、「豚骨ラーメン店」などといった同系統のコンテンツが推薦され、ユーザーの購買意欲が向上しないという問題点があった。
14日に東京国際フォーラム(東京都千代田区)で開く「慶応科学技術展」(日刊工業新聞社後援)で発表する。
