モバイル向けコミュニティ「CLON」、ユーザーの興味に合った情報をプッシュ

モバイル向けコミュニティ「CLON」、ユーザーの興味に合った情報をプッシュする「対話エージェント」を実装

人工対話エンジンではユーザーとクロンとの会話を通じてユーザーの趣味や嗜好性といった情報を取得。最適な情報をユーザーに提供する。また学習型レコメンドエンジンでは、ユーザーの行動履歴や検索条件を学習し、ユーザーの趣向に合わせた情報を推薦する。

　この2つのエンジンを組み合わせることで、個々のユーザーの趣味や趣向に最適な情報をCLONがプッシュ型で提供していく。

コンテンツ自体が対話形式なので、ユーザーの趣向をとってBTAやレコメンドに活かせる質問はいくらでも出来る。

　また、ブログウォッチャーの羽野氏は学習型レコメンドエンジンについて説明。Amazon.co.jpなどで提供されている一般的なレコメンドエンジンが、複数ユーザーの行動履歴を元にした「多数派の論理」を元に最適な商品を提案すると説明。学習型レコメンドエンジンによって「商品にひもづくレコメンデーションではなく1人1人にあったレコメンデーションができるのではないか」と語った。

協調性フィルタリングの難しいところは、ロングテールで言うヘッドの部分のコンテンツばかりがレコメンドされてしまうところ。このモデルなら、テール部分をレコメンドできる。
でもそれは、テール部分が長い膨大な量のコンテンツ、広告主を持っている場合にこそ真価を発揮するはず。
当面、そんなコンテンツ量、クライアント数はなさそうだが、どのように収益を上げていくのか要チェックです。