ユーザーローカル、SNSの流行を反映するレコメンデーションエンジンを開発、ヤフーとニフティが導入

アクセス解析、WebAPI開発のユーザーローカルは、ソーシャルメディア上の流行をレコメンデーション結果にリアルタイム反映することで、効果を向上する「UserLocalレコメンデーション」を5月22日に提供開始した、と同日発表した。提供開始とともに、ヤフーとニフティの2社が採用し、ヤフーの運営するECサイト「Yahoo!ショッピング」、ニフティのブログサービス「ココログ」が導入している。

UserLocalレコメンデーションは、ECサイトでの商品レコメンド、メディアサイトでの記事レコメンドの両方に対応する。商品レコメンドの「協調フィルタリング方式」はYahoo!ショッピングが採用し、内容の類似度が高い記事を推奨する「コンテンツベースフィルタリング方式」はココログが導入している。2種類の方式に対応しているだけでなく、ソーシャルメディア上で話題になっている商品・記事をレコメンデーションする「ソーシャルレコメンデーション」によって、レコメンデーションエンジンの効果をより高めるようにしているという。

ユーザーローカル
http://www.userlocal.jp/