チームラボレコメンド

ユーザの行動履歴やアイテムのテキスト情報を解析し、アイテム間の相関関係を算出したり、パーソナライズ化されたおすすめ情報を提供することができます。 レコメンドのアルゴリズムは協調フィルタリングやコンテンツマッチ技術をベースとし、Matrix Factorizationやディープラーニングを利用して、ログの少ない商品にも最適なログ補完を行うなど、最新のモデルを取り入れています。 さらに、画像解析技術 ✕ ディープラーニングを活用したレコメンドも提供しています。