令和3年度春期 応用情報技術者試験 午前 問63
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。
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正解:ア
AI解説
協調フィルタリングは、多数の利用者の購買・閲覧履歴の類似性を分析し、ある顧客と似た嗜好を持つ他の顧客が購入した商品を推薦する手法である。個々の商品の内容ではなく、利用者同士の行動の類似性に基づく点が特徴である。 ア: 多くの顧客の購買行動の類似性から、類似した顧客が購入している商品を勧める手法は協調フィルタリングの定義そのものであり正解である。 イ: 売れ筋ランキングを自動抽出し発信する手法は、人気度に基づく単純なランキング推薦であり、利用者間の類似性を用いる協調フィルタリングとは異なる。 ウ: 年齢・性別などの人口動態変数でセグメント化し商品を提示する手法は、デモグラフィックフィルタリング(属性ベースの推薦)であり、協調フィルタリングとは異なる。 エ: 商品間の関連(バスケット分析、アソシエーション分析)に着目して関連商品を勧める手法はコンテンツベース・アソシエーションルールに基づく推薦であり、協調フィルタリングとは異なる。 💡 協調フィルタリングは「人×人の類似性」、アソシエーション分析は「商品×商品の関連性」に基づく推薦だと対比して覚えると区別しやすい。
出典:令和3年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問63 / 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)
※Web掲載用に表記を一部変更しています。著作権はIPAに帰属します。
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