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ALBERTとKDDI研究所が提携－協調フィルタリングを用いたレコメンドエンジンを提供開始
2009.05.07
ALBERT（渋谷区）は、KDDI研究所（埼玉県ふじみ野市）と提携し、パーソナライズされた推薦を可能にする協調フィルタリングを用いたレコメンドエンジンの提供を開始した。
協調フィルタリングは、ある対象者が商品をチェックまたは購入したデータと、対象者以外がチェックまたは購入したデータを用い、その購入パターンから人同士の類似性、または商品間の共起性をアソシエーション分析（相関分析）で解析し、対象者個人の行動履歴を関連付けることでパーソナライズされた商品を提示することができる手法。
協調フィルタリングは、商品スペックの関連性や商品閲覧の共起性だけで推薦するわけではなく、購買データ等を基に人と人の類似性を定義し、自分が似た人が持っていて自分が持っていない商品を推薦するのが基本なので、意外性のある商品を提示すること（セレンディピティ）もでき、よりコンバージョンレートアップが見込まれるという。
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