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レコメンドはWebサイトの流動性を高めるのに重要な仕組みですよね!

数年前に一気に花開いて話題にあがったのがレコメンデーションエンジンです。コマースやゲーム、メディアなど様々な分野でレコメンドする機能が追加されました(MOONGIFTにもあります)。

やり方は幾つかありますが、そのエンジンの性能次第でユーザのサービス利用度合いを高めたり、平均購入単価を高めることが可能です。

そんなレコメンデーションエンジンとしてnodeを使ったのがrecommendationRaccoonです。

こちらはサンプルアプリケーション。好きな映画、嫌いな映画をチェックしていきます。
こちらはサンプルアプリケーション。好きな映画、嫌いな映画をチェックしていきます。

幾つか判定するとそれに伴って映画をレコメンドしてくれたり、似ているまたは似ていないユーザをリストアップしてくれます。
幾つか判定するとそれに伴って映画をレコメンドしてくれたり、似ているまたは似ていないユーザをリストアップしてくれます。

判定する度にリアルタイムにレコメンド内容が変わります。
判定する度にリアルタイムにレコメンド内容が変わります。

recommendationRaccoonでサポートされているのは、好きまたは嫌いです。

// 好き
raccoon.liked('userId', 'itemId', callback);
// 嫌い
raccoon.disliked('userId', 'itemId', callback);

その結果としてレコメンデーションが返ってきます。また最も人気の高い映画、最も人気のない映画をリストアップすることも可能です。金額などの情報が含まれないのでシンプルなレコメンドと言えそうです。

レコメンドは大規模なデータから解析されますので、別サーバに分けて使うことが多いと思います。その意味においてはrecommendationRaccoonのように別サーバ、それも多くのデータを処理するのに向いているnodeを使うというのは面白いやり方かも知れません。

recommendationRaccoonはnode/JavaScript製のオープンソース・ソフトウェア(MIT License)です。

recommendationRaccoon demo app - Node.js Module

guymorita/recommendationRaccoon

 

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