■アイテムベース協調フィルタリング

レコメンド技術の主流は協調フィルタリング方式ですが、簡易なものから高度なものまで様々な方式があります。シルバーエッグでは、より早くに相関データが作成でき、良質なレコメンドができる「アイテムベース」を採用しています。

■強化学習型エンジン

レコメンド表示された商品に対するクリック反応有無を計算に反映させる技術、興味を示されなかったというマイナス要因も計算されるため、サイトの課題解決に有効です。

■リアルタイム相関計算

今日、ユーザーの嗜好やニーズは多岐にわたり常に変化しているため、個別ユーザにあった情報を提示するには、リアルタイムで相関を計算することが求められています。データマイニング方式やルールベース方式のレコメンドでは、刻々と変化するユーザー行動や商品の動きに対応することはできません。あくまでもルールはサイト側の意志であり、ユーザーに対するパーソナルな対応にはなりません。アイジェントでは、相関ロジックはリアルタイムで更新されます。

■パス・ディペンデンシー

サイトにおけるユーザー動線を解析し、ユーザーが次ぎにたどるであろう導線を予測する技術です。

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