usermodeling-ozawa 『レコメンデーションはやっています』
…というサイトは多いのではないでしょうか。
行動履歴や購買履歴を使って、購入された商品に特徴が似た商品を薦めたり、購入パターンの近い人が買っている商品や一緒に購入されている商品を薦めたり…協調フィルタリングはよく使われてますよね。
でも、自分にふりかえって考えてみると…
「自分と好みの近い人が満足しているものは何だろう」
「自分の好みをよく知っている人に薦められて心が動いた」
…そんな体験ありませんか？
買ったものが似ているから、や、購入パターンが似ているから、だけでなく、自分と好みや考え方の近い人が満足している商品なら…自分と好みや考え方の近い人のお薦めなら信じられるかも…がユーザーモデルの考え方を使った「感性レコメンデーション」です。
推薦を求めている人と好みや考え方の近い人を特定して、その人の評価の高い商品やサービスをより強く推薦したり…推薦を求めている人と好みや考え方の近い人をマッチング（リアルな場でも、商品を買いに来たお客さまと好みの近いスタッフ等）してコミュニケーションを円滑にしたり…が可能になります。
※一緒に[私と“好き”が同じあなたが楽しいお店ならきっと私も好きなはず…]の事例もどうぞ。
