アクティブコア、履歴データに頼らないレコメンド機能を自然言語処理で提供

レコメンド対象になりにくい商品も、マッチする商品オファーを顧客に提供可能
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行動ターゲティングソリューションのアクティブコアは、同社の提供するデジタルマーケティング基盤「activecore marketing cloud」に「Pythagoras Natural Language(ピタゴラス 自然言語処理)」を実装し、履歴データに頼らない進化したレコメンド機能の提供を開始した、と7月3日発表した。

ピタゴラス 自然言語処理のレコメンドへの応用により、これまでレコメンドされなかった新たな商品もおすすめされるようになる。レコメンド対象になりにくい商品も、自然言語処理による類似性の評価により、売れ筋でなくともマッチする商品オファーを顧客に提供可能となった。

ピタゴラス 自然言語処理は、閲覧履歴・購入履歴を利用したレコメンドアルゴリズムとは違い、履歴データがなくとも、すぐにレコメンドができるのが特徴。商材説明文などから特徴的な単語を抽出し、単語間の距離を基に、特徴単語に近い類似単語を評価する。特徴単語だけでなく、類似単語を含めた類似性を評価し、関連が深いと判断される商品をおすすめできるという。

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