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ユーザに合わせたコンテンツ提供について

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

ユーザに合わせたコンテンツ提供について知りたくて質問いたしました.
例えば現在はユーザに合わせたコンテンツ提供の手法というのはどのようなものがあるでしょうか.
例としていうと例えば amazon はユーザにおすすめの商品をユーザに提供していますし, 広告業界では今後, ユーザに合わせた広告を適切に配信していくことが利益につながると考えています. 今回気に成ったのは従来でも今後の展望でもいいのでこのようなユーザに対してのコンテンツ提供はどのような技術が使われているのか(いくのか)です. 
例えばユーザDBを管理して, 年齢でグループ分けをしてコンテンツを決めている, ユーザの検索ワードから同様な検索をしているユーザを特定し,その人が見ているコンテンツを推薦 ,など具体的な技術の内容が知りたいです(できれば管理しているデータなどもわかるとベストです(例. ユーザデータを集中管理))
上であげたのはあくまで自分の想像なのであってるかはわかりません. 
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いわゆるビッグデータと呼ばれる分野が現時点では最も大規模にユーザに合わせたコンテンツ提供に影響を与えている分野かと思います。
http://it.impressbm.co.jp/articles/-/12314

例えばgoogleは検索履歴だけでは無く、gmailの内容をビッグデータとして扱っています。
http://wired.jp/2014/04/17/google-adds-to-tos-yes-we-scan/


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ユーザに合わせたコンテンツ提供の手法
どのような技術が使われているのか(いくのか)
いろいろな技術が使われていると思いますが、
重要なキーワードとしては「機械学習」が挙げられます。




ここではイメージが湧きやすいように、
リコメンド(Amazonのおすすめ商品のような機能)の
一番簡単な原理的な仕組みをご説明しましょう。

あるネット通販サービスで、
Aさんは商品a,b,cを買いました。同様に、
Bさんは商品a,c,dを、
Cさんは商品a,b,cを買いました。


では、Dさんが商品aを買ったときに、
どの商品を推薦すればいいでしょうか?

商品aを買った三人が、合わせて買った商品を見てみます。
すると、cが3個で、bは2個、dは1個です。
よって、cを推薦します。

このような感じで買った商品を投票だと考えて、
購入履歴から特定の商品で検索して数を計算します。




ただ、これは説明のための原始的なシステムで、
さすがにAmazonやGoogleなど現実の商業サービスでは、
もっと高度で複雑なアルゴリズムが用いられているでしょう。

では、その実装のために必要な知識は何かと言えば、
最初の話に戻って「機械学習」になります。

ビッグデータなども重要なキーワードではありますが、
ビッグデータをどう分析するかとなると、
けっきょく機械学習でやっていたりします。

機械学習そのものについては、
数学が入ってきたりして難解な話になるので、
詳細はWebや書籍などで調べてみてください。

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