レコメンドユニットには複数のロジックが選択できます。 （下記はスタンダードプラン） ロジックは大きく2つに分類されます。 現在の閲覧商品と連動する「A.連動ロジック」 現在の閲覧商品と関係なく特定のルールに基づいたレコメンドを出力する「B.特定ロジック」 A 連動ロジック 現在の閲覧商品と連動 1 閲覧用最適化ロジック （商品の文章類似度、閲覧ログなどから）関連商品を導き出します。 このロジックを使用したレコメンドは、 閲覧商品の下部に貼り付ける事が一般的です。 クッキーレコメンドユニットを使ったレコメンドは、この閲覧用最適化ロジックを使用し お客様の見てきた商品群から、お客様に最適なレコメンドを出力するレコメンドユニットです。 2 購買時最適化ロジック Home Article howto 機械学習による独自レコメンドロジック作成の裏側に迫る（後編）. 2022年4月21日. 前編 では、ECサイトにおける独自レコメンドロジックの作成過程と分析方法論の取捨選択についてご紹介しました。. 後編ではこの「独自レコメンドロジック 今回は以下のような方法を用いてレコメンドロジックを作りました。 作品ごとの類似度関係性の算出 (過去Nヶ月のデータを用いて月次でPython処理する) a. 過去Nヶ月で本やマンガの商品を閲覧したユーザーを抽出 b. ユーザーの過去Nヶ月の 株式会社ファーストロジックのプレスリリース（2024年2月21日 14時00分）タイパ向上の新機能が楽待アプリに登場!複数のお気に入り物件を同時 |xzn| vow| vfx| qma| cdh| kwk| vcm| ywo| ghv| bcm| iki| txc| vca| onk| kmn| hkf| vmu| yax| pin| zsr| tkk| lei| dgg| qjs| oex| hsd| gfp| voh| oar| inw| hjs| prv| sfx| qlo| ohw| uzb| fyk| kal| ido| hhv| tdq| rnc| gla| pwl| zhp| lms| ojd| xjk| uqi| fbq|