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プリファードインフラストラクチャー、大規模レコメンドエンジン「大鷹」を発表

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 プリファードインフラストラクチャーは1月23日、ユーザーの購買履歴や商品評価をから商品の特徴を分析し、ユーザーが望む商品や情報を探し出すことが可能な、レコメンドエンジン「大鷹」を発表した。

 大鷹は、購買履歴・商品評価履歴を元に、ユーザーや商品・情報の細かい嗜好性を抽出し、その分析結果をもとに、適切な商品・情報を推薦するエンジン。ユーザーの嗜好に合った、本当にほしい商品や情報を、抽出することができるとしている。

 大量のデータを高速に処理する「大規模データ処理技術」と、履歴や商品から、ユーザーの細かい嗜好性を抽出する「機械学習技術」の融合により、数千万、数億件規模の履歴データを元に、嗜好性を抽出することが可能となった。

 大鷹は、各ユーザーがどの商品を、どの程度気に入ったかといったレーティング情報があれば、後は自動的にユーザーと商品の特徴を捉え、各ユーザーが望むと思われる商品を探し出すことが可能。あらかじめ特徴を手で入力する必要はなく、エンジンが特徴の種類も、自動的に分析する。

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