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マルチレコメンドを実現した新世代ポータルサイトを公開
[09/08/10]
提供元：@Press
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株式会社エイム(所在地：神奈川県川崎市、代表取締役社長：渡辺 泰光)は、ニューラルネットワークを利用した学習型推論エンジン「NEXTe(ネクスト)」を用いたポータルサイト「recommen.jp(レコメン・ドット・ジェイピー)」( http://www.recommen.jp )を2009年8月7日にオープンしました。
「recommen.jp」は、“新たな発見”や“気づき”をコンセプトとし、ユーザーの好みに合ったコンテンツをお薦めするポータルサイトです。ユーザーが検索したコンテンツを、お気に入りに登録する事で「NEXTe」がコンテンツの特徴(特徴量)※を学習・分析し、リアルタイムにコンテンツをお薦めします。
ユーザーの趣味嗜好を学習・分析し、好みに合ったコンテンツをお薦めするには、人間が脳で考え判断したような結果を導き出さなければなりません。そこでユーザーの好みを推論するため、ニューラルネットワークを利用しています。
ニューラルネットワークは、人間の脳の動きを模擬する技術で、あたかも人間が物事を考え判断したような結果を導き出す事が可能です。例えば、人の好みは変化するものですが、「NEXTe」はリアルタイムに学習を繰り返して趣味嗜好の変化を認識し、お薦めの傾向を変えてくれます。
また、ユーザーが選択したコンテンツの趣味嗜好を分析し、異なるカテゴリー商品間の関連性を推論する事が可能です。このマルチレコメンド技術により、お気に入りのDVDの特徴から、好みにマッチする楽曲やコミックをお薦めする事ができ、今まで気がつかなかった新たなコンテンツの発見が可能です。
※コンテンツの特徴量は、テキストデータマイニング技術でレビューや説明文から自動生成した特徴や、楽曲の波形解析技術で生成した特徴を使用しています。
【recommen.jpサイトについて】
本サイトでは、DVD・コミック・楽曲・アーティストの異なる4つのカテゴリー間の商品をマルチレコメンドし、ユーザーが好みのコンテンツを発見する場を提供します。
サイト内のコンテンツは、ショッピングサイトへリンクされていますので、マルチレコメンドで新たな発見をした後は、ショッピングをお楽しみ頂けます。
【recommen.jpの特徴】
テキストデータマイニング技術※1を利用し、レビューや商品説明文から自動生成した商品の特徴や、楽曲の波形解析技術で生成した楽曲の特徴(特徴量※2)を「NEXTe」にて学習・分析する事により、ユーザーの好みを理解し、リアルタイムにコンテンツをお薦めします。
生成した特徴量は、複数の要素※3の集合で構成されたレーダーチャートで表現する事ができます。これは、学力テストの点数をレーダーチャートで表現する場合に、レーダーチャート各軸に各教科の点数を設定し、レーダーチャート全体の形状からその人の成績の傾向を表現できる事に似ています。
また、特徴量を利用すると、それぞれのコンテンツの性格が分かるだけでなく、コンテンツ間の類似度を算出することができますので、異なるカテゴリー商品間の類似コンテンツの検索(マルチレコメンド)が可能になります。
※1 テキストデータマイニングとは、大量のテキストデータを単語レベルに分解して、単語の出現頻度や出現傾向を分析、統計処理する手法です。
※2 特徴量とは、商品の特性を表す、いわば商品の性格です。
※3 複数の要素とは、コンテンツを構成する項目を定義付け、数値として表現した情報です。
【NEXTeレコメンドサービス展開について】
ユーザーの嗜好性、コンテンツの特徴量から嗜好の類似性を類推する事ができ、異なるカテゴリー商品間のマルチレコメンドも可能な本技術は、特徴量を生成可能なすべてのコンテンツに対して利用可能です。
今後も、ユーザーの利便性向上を追求したレコメンドソリューションの提供を目指していきます。また、携帯電話向けサービスも提供開始予定です。
【参考】
・「recommen.jp」 〜マルチレコメンドを実現した新世代ポータルサイト〜
URL： http://www.recommen.jp/
・学習型推論エンジン「NEXTe」のご紹介。
URL： http://www.aim-inc.co.jp/service/reason.html
【株式会社エイム 会社概要】
本社所在地 ： 神奈川県川崎市高津区溝口3-8-7 第一鈴勝ビル5F
代表取締役社長： 渡辺 泰光
資本金 ： 4,200万円
事業内容 ： 学習型推論エンジン「NEXTe」を活用したレコメンドサービスの提供
デバイス組み込み各種制御システムの設計開発
URL ： http://www.aim-inc.co.jp/
※記載の会社名および商品名、ウェブサイトのURLなどは、本リリース発表時点のものです。
※掲載文中では、TM、(R)マークは原則として明記しておりません。
「recommen.jp」は、“新たな発見”や“気づき”をコンセプトとし、ユーザーの好みに合ったコンテンツをお薦めするポータルサイトです。ユーザーが検索したコンテンツを、お気に入りに登録する事で「NEXTe」がコンテンツの特徴(特徴量)※を学習・分析し、リアルタイムにコンテンツをお薦めします。
ユーザーの趣味嗜好を学習・分析し、好みに合ったコンテンツをお薦めするには、人間が脳で考え判断したような結果を導き出さなければなりません。そこでユーザーの好みを推論するため、ニューラルネットワークを利用しています。
ニューラルネットワークは、人間の脳の動きを模擬する技術で、あたかも人間が物事を考え判断したような結果を導き出す事が可能です。例えば、人の好みは変化するものですが、「NEXTe」はリアルタイムに学習を繰り返して趣味嗜好の変化を認識し、お薦めの傾向を変えてくれます。
また、ユーザーが選択したコンテンツの趣味嗜好を分析し、異なるカテゴリー商品間の関連性を推論する事が可能です。このマルチレコメンド技術により、お気に入りのDVDの特徴から、好みにマッチする楽曲やコミックをお薦めする事ができ、今まで気がつかなかった新たなコンテンツの発見が可能です。
※コンテンツの特徴量は、テキストデータマイニング技術でレビューや説明文から自動生成した特徴や、楽曲の波形解析技術で生成した特徴を使用しています。
【recommen.jpサイトについて】
本サイトでは、DVD・コミック・楽曲・アーティストの異なる4つのカテゴリー間の商品をマルチレコメンドし、ユーザーが好みのコンテンツを発見する場を提供します。
サイト内のコンテンツは、ショッピングサイトへリンクされていますので、マルチレコメンドで新たな発見をした後は、ショッピングをお楽しみ頂けます。
【recommen.jpの特徴】
テキストデータマイニング技術※1を利用し、レビューや商品説明文から自動生成した商品の特徴や、楽曲の波形解析技術で生成した楽曲の特徴(特徴量※2)を「NEXTe」にて学習・分析する事により、ユーザーの好みを理解し、リアルタイムにコンテンツをお薦めします。
生成した特徴量は、複数の要素※3の集合で構成されたレーダーチャートで表現する事ができます。これは、学力テストの点数をレーダーチャートで表現する場合に、レーダーチャート各軸に各教科の点数を設定し、レーダーチャート全体の形状からその人の成績の傾向を表現できる事に似ています。
また、特徴量を利用すると、それぞれのコンテンツの性格が分かるだけでなく、コンテンツ間の類似度を算出することができますので、異なるカテゴリー商品間の類似コンテンツの検索(マルチレコメンド)が可能になります。
※1 テキストデータマイニングとは、大量のテキストデータを単語レベルに分解して、単語の出現頻度や出現傾向を分析、統計処理する手法です。
※2 特徴量とは、商品の特性を表す、いわば商品の性格です。
※3 複数の要素とは、コンテンツを構成する項目を定義付け、数値として表現した情報です。
【NEXTeレコメンドサービス展開について】
ユーザーの嗜好性、コンテンツの特徴量から嗜好の類似性を類推する事ができ、異なるカテゴリー商品間のマルチレコメンドも可能な本技術は、特徴量を生成可能なすべてのコンテンツに対して利用可能です。
今後も、ユーザーの利便性向上を追求したレコメンドソリューションの提供を目指していきます。また、携帯電話向けサービスも提供開始予定です。
【参考】
・「recommen.jp」 〜マルチレコメンドを実現した新世代ポータルサイト〜
URL： http://www.recommen.jp/
・学習型推論エンジン「NEXTe」のご紹介。
URL： http://www.aim-inc.co.jp/service/reason.html
【株式会社エイム 会社概要】
本社所在地 ： 神奈川県川崎市高津区溝口3-8-7 第一鈴勝ビル5F
代表取締役社長： 渡辺 泰光
資本金 ： 4,200万円
事業内容 ： 学習型推論エンジン「NEXTe」を活用したレコメンドサービスの提供
デバイス組み込み各種制御システムの設計開発
URL ： http://www.aim-inc.co.jp/
※記載の会社名および商品名、ウェブサイトのURLなどは、本リリース発表時点のものです。
※掲載文中では、TM、(R)マークは原則として明記しておりません。
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