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“あなた好み”を学習するニュース配信サービス「フェイビーニュース」 - (page 2)

増田真樹2009年02月26日 19時03分

　ニュース選別のエンジンは、東京工業大学の大学院生でもある代表取締役社長の小川耕太氏らが開発したもの。従来のレコメンドエンジンと比較して「対象や言語に依存せず精度が高い」といった特徴があるとフェイビー取締役の岩田俊幸氏は語る。

　「ニュースに対して“同時にこれも読まれている記事はこちら”というレコメンドとは異なり、その人がどのような特性があるかを判断した上でレコメンドするというのが最大の特徴。ほかのユーザーの購読特性と比較し、好みが似ている人が読んでいるニュースを配信することもある。ユーザーの行動を元にレコメンドを行うため、ニュース以外への応用も可能で、音楽や映像に対応したサービスを計画しています」（岩田氏）

　このレコメンドエンジンのモニターテストによれば、ユーザーの9割が「嗜好に合う」と実感しているという。今後、このエンジンはAPIサービスとして有料で提供する予定で、ショッピングサイトの「おすすめ商品」やコンテンツマッチングなどへの応用を推進していく考えだ。

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