↑: [[G検定に関する知識]] - ユーザーの興味・嗜好に合わせてコンテンツや商品を自動的に提案するシステム - **ユーザーごとの個別情報を使ってパーソナライズ** - ↑ 全員に同じ推薦は誤り（試験ポイント） - 過去の購買・閲覧・評価履歴からユーザーの嗜好を推定 - 主な手法は2種類： - [[協調フィルタリング]]：似た好みを持つ他のユーザーの行動から推薦する（「あなたと似た人はこれも買っています」） - [[コンテンツベースフィルタリング]]：商品・コンテンツ自体の特徴から類似するものを推薦する - Amazonの「この商品を買った人はこんな商品も買っています」が代表例 - - ECサイト・動画配信サービスで広く利用。機械学習の代表的応用例 - cf. [[機械学習]] - cf. [[協調フィルタリング]]