Co-purchaseからPersonalized Recommendationまで — 商品レコメンドの仕組みをシンプルに理解する

• #バックエンド
• #クラウド
• #データ分析

AIで作成し、掲載基準に基づいて自動選定した要約です。

• 商品レコメンドはCo-purchase、Product理解、User理解の3ステップで構築される
• Co-purchaseではP(B|A)とLiftで関連性を測定、Productベクトルで特徴を数値化、Userベクトルで好みを表現
• Liftで人気商品の影響を調整し、コサイン類似度で商品の類似度を計算する際の注意点を説明