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データ蓄積の全くない初めてのお客さまにもレコメンドできる技術

〜データ量が少なくてもお薦め商品の紹介が可能〜

実現できること

  • 初めてレコメンドサービスを利用するお客さまに対しても、精度の高いお薦めをすることができる
  • 蓄積したデータ量が少ない場合でも、利用者の好みに合った商品を提案可能

データ蓄積の全くない初めてのお客さまにもレコメンドできる技術の効果イメージ

データ蓄積の全くない初めてのお客さまにもレコメンドできる技術の効果イメージ

仕組み

  • 過去のサービス利用者の履歴を用いて、家族や友人同士やカップルなどの属性ごとのモデルを作成することで、新規利用者に対して新規利用者の属性に応じたレコメンドを実現
  • レコメンド度合いを評価する際、大まかな好み(上位概念)から細かな好み(下位概念)まで複数概念の好みを考慮して推定するアルゴリズムにより、推定が早く進むので少ないデータ量でも精度の高いレコメンドを実現

利用イメージ

  • 飲食店向けのオーダーシステムに組み込み、利用者の属性(関係性[家族・友人・カップルなど]や来店時間や年齢など)に応じてお薦め商品を紹介

ビジネスイメージ

  • ソフトウェア開発会社が提供する飲食店向けオーダーシステムやインターネット販売サイトに本技術を組み込む

提供方法

特許ライセンス

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