レコメンデーション (お勧め商品の提案) の例のうち、協調フィルタリングを用いたものはどれか。
ア 多くの顧客の購買行動の類似性を相関分析などによって求め、顧客Ａに類似した顧客Ｂが購入している商品を顧客Ａに勧める。
イ カテゴリ別に売れ筋商品のランキングを自動抽出し、リアルタイムで売れ筋情報を発信する。
ウ 顧客情報から、年齢、性別などの人口動態変数を用い、“20代男性”、“30代女性”などにセグメント化した上で、各セグメント向けの商品を提示する。
エ 野球のバットを購入した人に野球のボールを勧めるなど商品間の関連に着目して、関連商品を提示する。
ア
ア 正しい。協調フィルタリングは、顧客の行動履歴を元に、よく似た嗜好を持つ別の顧客が購入した商品を、その顧客に推奨する手法のことである。
イ 売れ筋ランキングを用いたレコメンデーション例である。
ウ セグメンテーションを用いたレコメンデーション例である。
エ ナレッジベースやアソシエーション分析を用いたレコメンデーション例である。
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