ニュートン新書<br> レコメンダ・システムのすべて―ネットで「あなたへのオススメ」を表示する機能

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ニュートン新書
レコメンダ・システムのすべて―ネットで「あなたへのオススメ」を表示する機能

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  • サイズ B40判/ページ数 400p/高さ 18cm
  • 商品コード 9784315526660
  • NDC分類 675
  • Cコード C0204

内容説明

ネットショッピングや動画配信サービスで表示される「あなたへのオススメ」。これは「レコメンダ(recommender)・システム」という機能によるもので、今やネットビジネスに欠かせない機能となっています。本書は、レコメンダ・システムを支える「レコメンデーション・エンジン」の仕組みから開発の歴史、実用例、さらには購買行動に及ぼす影響まで、わかりやすく解説。レコメンダ・システムがビジネスモデルを変革させた例を挙げながら、次世代のレコメンダ・システムが私たちに何をもたらすのか、探っていきます。

目次

第1章 レコメンデーション・エンジンとは何か
第2章 レコメンデーションの起源
第3章 レコメンデーション・エンジンの歴史
第4章 レコメンデーション・エンジンの仕組み
第5章 レコメンデーションのエクスペリエンス
第6章 レコメンデーションの革新者たち
第7章 レコメンデーションの未来

著者等紹介

シュレージ,マイケル[シュレージ,マイケル] [Schrage,Michael]
スローン経営大学院デジタルビジネスセンターの研究員であり、インペリアルカレッジのイノベーションと起業家精神プログラムにおける客員研究員。このほか、Microsoft、Procter & Gamble、British Telecom、Googleなど多くの有名企業へのコンサルティングや顧問業務なども行っている

椿美智子[ツバキミチコ]
東京理科大学経営学部経営学科教授。東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻(博士後期課程)単位取得退学。博士(工学)。電気通信大学教授を経て2021年4月より現職。2022年10月より東京理科大学経営学部長・大学院経営学研究科長。専門は大規模データのデータサイエンス的分析、AI・機械学習、UX向上に基づくマーケティング科学。ビッグデータ分析に基づく理工学系の経営情報学と、経営学部のマーケティング科学や幸福感を向上させるための消費者行動研究、人材育成や自己向上学習の学術的知識を融合した新時代に相応しい文理融合的研究・教育に挑んでいる

杉山千枝[スギヤマチエ]
アメリカ・オレゴン州立オレゴン大学舞台芸術学科卒業。大手PR代理店、製薬企業で翻訳業務を経験後、独立。企業広報、芸術、ファッション、マーケティングなど幅広い分野で翻訳を手がける

山上裕子[ヤマガミユウコ]
上智大学外国語学部卒業後、イギリスの大学院で開発学修士号を取得。英語教員、インハウス通訳者・翻訳者を経て、現在はフリーランス翻訳者として、企業広報、政府関連文書、ライフスタイルやヘルスケア関連のWebコンテンツなど、幅広い分野の翻訳を手がける(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

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