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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

レコメンデーション・エンジン

著者名 マイケル・シュレージ／著 椿美智子／監訳 杉山千枝／訳
出版者 ニュートンプレス
出版年月 2021.11
請求記号 675/01479/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 鶴舞0237948625一般和書１階開架　在庫 

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675　675
マーケティング-データ処理　アルゴリズム

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

請求記号 675/01479/
書名 レコメンデーション・エンジン
著者名 マイケル・シュレージ／著 　 椿美智子／監訳 　 杉山千枝／訳
出版者 ニュートンプレス
出版年月 2021.11
ページ数 334p
大きさ 19cm
ISBN 978-4-315-52470-3
原書名 原タイトル:Recommendation engines
分類 675
一般件名 マーケティング-データ処理 　 アルゴリズム
書誌種別 一般和書
内容紹介 ユーザーの好みを追跡する「レコメンデーション・エンジン」の精度こそが、今のアマゾンやNetflixをつくり上げた。隠れた選択の基準「レコメンデーション・エンジン」について、その歴史、進化、仕組みまで詳細に解説。
タイトルコード 1002110061033

要旨 ユーザーの好みを追跡する。オススメ機能の仕組みがわかる。
目次 第１章　レコメンデーション・エンジンとは何か
第２章　レコメンデーションの起源
第３章　レコメンデーション・エンジンの歴史
第４章　レコメンデーション・エンジンの仕組み
第５章　レコメンデーションのエクスペリエンス
第６章　レコメンデーションの革新者たち
第７章　レコメンデーションの未来
著者情報 シュレージ，マイケル
　スローン経営大学院デジタルビジネスセンターの研究員であり、インペリアルカレッジのイノベーションと起業家精神プログラムにおける客員研究員。このほか、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｐｒｏｃｔｅｒ＆Ｇａｍｂｌｅ、Ｂｒｉｔｉｓｈ　Ｔｅｌｅｃｏｍ、Ｇｏｏｇｌｅなど多くの有名企業へのコンサルティングや顧問業務なども行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
椿 美智子
　東京理科大学経営学部経営学科教授。東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻（博士後期課程）単位取得退学。博士（工学）。電気通信大学教授を経て２０２１年４月より現職。専門は大規模データのデータサイエンス的分析、ＡＩ・機械学習、ＵＸ向上に基づくマーケティング科学。ビッグデータ分析に基づく理工学系の経営情報学と、経営学部のマーケティング科学や幸福感を向上させるための消費者行動研究、人材育成や自己向上学習の学術的知識を融合した新時代に相応しい文理融合的研究・教育に挑んでいる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
杉山 千枝
　アメリカ・オレゴン州立オレゴン大学舞台芸術学科卒業。大手ＰＲ代理店、製薬企業で翻訳業務を経験後、独立。企業広報、芸術、ファッション、マーケティングなど幅広い分野で翻訳を手がける(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
山上 裕子
　上智大学外国語学部卒業後、イギリスの大学院で開発学修士号を取得。英語教員、インハウス通訳者・翻訳者を経て、現在はフリーランス翻訳者として、企業広報、政府関連文書、ライフスタイルやヘルスケア関連のＷｅｂコンテンツなど、幅広い分野の翻訳を手がける(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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