ミクシィは1月28日、SNS「mixi」で、指定したコミュニティに関連しそうなコミュニティを20個まで抽出する「コミュニティブラウザ」を、試験サービス「インディーズ機能」として公開した。 mixi上の180万以上のコミュニティを分析し、独自の算出方法で抽出する。コミュニティ同士の関連性の強さも10段階で表示する。 mixi上の関係性情報を分析するデータマイニングツールとして開発を進めてきたものを、一般ユーザーでも簡単に操作できる形にして公開した。 関連記事 mixiに「おすすめマイミク」紹介機能 mixi「インディーズ機能」の第2弾として、自分と関係が深そうなユーザーや、興味を持っていそうなコミュをリコメンドする「おすすめマイミクシィ／コミュニティ」を公開。 mixiに「キーワード関連情報」　実験サービス「インディーズ機能」で mixiで、特定のキーワードに関連するキーワードや日記などを一

Fast Search & Transferは12月4日、同社のFAST Active Mobile製品スイートにレコメンデーション機能を追加した。 FAST Active Mobileは、携帯利用者が関心を持つ分野や嗜好を学習することにより、メディア企業や通信キャリアが携帯電話上でパーソナライズされた検索結果を提供できるようにする製品。今回、同社はパーソナライゼーションおよびレコメンデーション機能を拡張した。 これらの機能を搭載した包括的なモバイルサーチ プラットフォームを利用することにより、メディア企業は利用者へのコンテンツ販売をより効率的に行えるようになり、通信キャリアは加入者1人当たりの平均売上高の増加を見込めるという。 同社は今後、楽天とともに日本国内でモバイル検索とモバイル広告配信サービスを共同で開発し、提供するとしている。 各キャリアの発表会リポート 国内外の携帯市場動向 通

検索エンジンとレコメンデーションのアプローチは正反対 そもそもレコメンデーションとは、いったい何なのか。それは検索エンジンやソーシャルブックマークとは異なるものなのか。 インターネットの海の中からユーザーにとって必要な情報を的確に拾い上げ、それをユーザーの前に提示するというあり方においては、検索エンジンもソーシャルブックマークもレコメンデーションも、変わりはない。ではレコメンデーションと検索エンジンを分けているのはいったい何なのだろうか。 突き詰めればそれは、インタフェースのデザインの違いである。拾い上げた情報について「こんなにたくさんの情報があります。これをランキングして並べて見せますよ」と見せるのが検索エンジンだとすれば、レコメンデーションはかなり異なる。「たくさんの情報がありますよ、でもその中からあなたの見るべき情報はこれです」と選択肢をいくぶん狭めて提示するのだ。言い換えれば、「選

ペンシルバニア大学ウォートン校の研究者2人が、オンラインレコメンデーションサービスはユーザーが出会う商品の多様性を損なうかどうかをテーマにした論文を2007年9月下旬に発表した。この研究のタイトルは「Blockbuster Culture's Next Rise or Fall：The Impact of Recommender Systems on Sales Diversity」（市場を席巻した方式の趨勢はいかに：販売商品の多様性に対するレコメンデーションシステムの影響）というもので、わたしはPaidContentでこの論文のよい要約を見つけた。 世のあらゆる指標がレコメンデーションエンジンの重要性が増していくことを示しており、この議論は検討しておくべきだ。eBayのStumbleUponの買収からCBSによるLast.fmの買収、そして10月のMSNBCによるNewsvineの買収ま

リアルコムはこのほど、興味に合ったニュース記事のRSSを自動で受け取れるRSSリーダー「SocialFeed」β版を公開した。登録RSSや、RSSからのWebページ閲覧履歴をもとにユーザーの興味を把握し、似た興味を持つほかユーザーが閲覧しているニュースを「推薦記事」として受け取れる。 行動履歴が似たユーザー同士をグループ化し、そのグループの閲覧履歴を分析して推薦記事の候補を探す。候補記事の読まれたタイミングや数、読んだユーザーの行動履歴を指数化し、推薦記事を決めて配信する。配信した推薦記事の閲覧履歴も分析し、その後の推薦の精度アップにつなげる。 ユーザーインタフェースはすべて英語で、「世界を目指す日本発のソフトウェア技術にしたい」としている。 会員登録すれば利用できる。β版ユーザーは2000人程度に限定するが、ユーザー数の枠は順次拡大し、12月末までに20万ユーザー獲得を目指す。API公開

検索プラットフォームとソーシャルコンピューティングプラットフォームの融合が進む中、Fast Search & Transferは携帯電話の検索分野にネットワーキング志向のアプローチを導入することを決めた。 Fastは10月18日、メディア企業が携帯電話を通じてコンシューマーにコンテンツのマーケティングをするのを支援するメンデーション機能を自社の「Active Mobile」製品スイートに追加した。 Fastは10月18日、サンフランシスコで開催の「Web 2.0 Summit」において、このレコメンデーションプラットフォームのデモをiPhone上で行った。Fastは同プラットフォームを7月10日にAgent Artsの買収を通じて取得した。 携帯電話で従来型の店舗サイトをブラウズする場合、ユーザーが商品をクリックすると詳細データが表示されるのが普通だが、検索はそこで終わるため、ユーザーがほ

国立国会図書館はこのほど、書籍情報を検索できるポータルサイト「PORTA」（ポルタ）を開設した。検索結果から別の資料を推奨するリコメンド機能や、検索結果にタグやコメントを付けて保存・共有できるソーシャルブックマーク機能、RSSリーダー機能などを備えている。APIも公開した。 検索対象は、明治・大正時代の貴重書をJPEG画像で見られる「近代デジタルライブラリー」や、公文書館、「青空文庫」のデータベースなど、20種類のデータベース・約800万件。 Amazon.co.jpのようなレコメンドエンジンを備え、検索結果画面の「おすすめ」をクリックすると、「この資料を閲覧したユーザーはこの資料も閲覧しています」と、推奨資料が表示される。 ユーザー登録すればマイページが設定され、検索結果にタグやコメントを付けて保存できるほか、他ユーザーがブックマークしたデータを閲覧できるソーシャルブックマーク機能や、R

NTTドコモは9月28日、携帯電話に登録されたスケジュールなどを基に情報コンテンツを配信する「行動支援型レコメンドシステム」を開発した。 このシステムは、携帯電話ユーザーの個人情報や嗜好性、行動などの情報から、ユーザーのニーズに合致すると思われる情報コンテンツを推定し、配信を行うもの。ユーザーの行動に即した適切なコンテンツを適切なタイミングで配信できるという。

NTTコミュニケーションズ（NTTコム）とNTTレゾナントは6月6日、ポータルサイト「goo」が提供する「goo RSSリーダー（ウェブ版）」からの閲覧履歴をもとに、ユーザーの嗜好に適したRSSを自動表示する「おすすめRSS」の共同実験を開始すると発表した。 おすすめRSSは、NTTコムが開発した「リコメンデーション技術」を活用し、RSSで更新情報を配信している膨大な数のウェブサイトの中から、ユーザーの好みにあわせた情報を含むRSSを自動的に絞り込んで表示する。 表示されるRSSは、いつどれくらいの頻度で閲覧したか、また同じRSSを閲覧した人たちが他にどのようなRSSを閲覧したかといった情報を基準とし、多くの人が閲覧しているRSSを重視した“人気順”や、閲覧者数よりもユーザーの嗜好を重視した“こだわり順”で表示することが可能となっている。 合同実験は、12月下旬まで実施される予定。goo