2000年のレコメンド（リコメンド）と2008年のレコメンド、何が違う？④ さて、いよいよシリーズ第四弾です。 今回は、ちょっとばかりアルゴリズムの話をしようと思います。 レコメンドエンジンのアルゴリズムで有名なものといえば、 ・ルールベースのエンジン ・協調フィルタリングのエンジン です。 また、他には、 ・コンテンツベース（属性ベース）のエンジン：商品属性の似たものを推薦 ・コンテキストベースのエンジン：主に文章の中身が似ているものを推薦 ・ベイジアンネットのエンジン：ユーザの行動をプログラムで予測して推薦 などがある。 さて、ここでは、アルゴリズムの詳細には深入りせずに、どのアルゴリズムが良いのかをユーザ視点で考えてみよう。 2000年当時にレコメンデーションエンジンを導入しようとする顧客は、まだ導入実績が少なかったこともあって、いろいろなアルゴリズムを勉強し、耳年増になり、その効果