ZDNet Japanの記事によると、レコメンド（おすすめ）機能が注目だそうです。

実際、自分が商品をネット上で購入する時も、オススメ商品を結構見ます。
自分が欲しい物と関連していて、自分の知らない物があることが多いので、新たな発見ができてうれしい、といった感じです。

現在のレコメンド技術には、下記の４つがあるらしいです。

1. ルールベース方式
2. コンテンツベースフィルタリング方式
3. 協調フィルタリング方式
4. ベイジアンネットワーク方式

僕が体感しているレコメンドは３番に当たるようです。
アマゾンなどにある仕組みですね。

この３番の協調フィルタリング方式の弱点があります。

コンテンツ情報を一切見ないため、たとえユーザーの行動履歴に類似性があり、嗜好が類似していると判断してレコメンドしても、その結果がユーザーの意図に沿わないこともあるからだ。もしくは、購入したものが友達から頼まれたものや、数年に一度しか購入しないレアなものだった場合、当面の間はその商品を基にレコメンドされてしまうこともある。さらに、ユーザー行動履歴が十分に蓄積されていない導入直後には、ほとんど精度が期待できないことも欠点だ。

間違って開いてしまったページの商品でも自分が注目していると思われて、おすすめです！！と言われる事も多々ありますね。
このあたりを改善していくためにベイズ理論を用いて統計学的な切り口からレコメンドする方式が４番のベイジアンネットワーク方式のようです。

ベイズ理論とは、18世紀の数学者Thomas Bayes氏が提唱した確率論で、「未来に起こる事象は、過去の多角的な発生頻度を計算することにより予想できる」という考えに基づいている。単純な確率計算とは違い、多くの事象を踏まえた上で確率を計算することにより、精度の高い予測ができるというものだ。

ECサイト関連で、もう一つ。
何が送られてくるかわからないショッピングサイト『SomethingStore』

SomethingStoreは何が送られてくるかわからないショッピングサイトだ。注文は「なんかちょーだい」であるｗ。お値段は一律10ドル（送料無料）。

すると、あなたが予想もしなかった「何か」が送られてくる、という仕組みだ。10ドルぐらいならまぁ、許せる遊びではないだろうか。

この仕組みも面白そうですね。

ECサイト作りは面白そうだ。
『地域・地方特産名産品』をコンセプトに展開していくe-shop一六社にもご期待ください。

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