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
マイケル・シュレージ／著 椿美智子／監訳 杉山千枝／訳 山上裕子／訳
発売日：2023年2月
- ページ数
- ３９７ｐ
- ISBN
- 978-4-315-52666-0
- 著者情報
- 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
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商品説明
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
商品詳細
- シリーズ名
- ニュートン新書
- 出版社名
- ニュートンプレス
- サイズ
- １８ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 新書・選書
- 原題
- 原タイトル：ＲＥＣＯＭＭＥＮＤＡＴＩＯＮ ＥＮＧＩＮＥＳ
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