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。

謝　辞 はじめに 第1章 ：レコメンデーション・エンジンとは何か レコメンデーション・システムはなぜ重要なのか 豊富なデータに基づくレコメンデーションと，レコメンデーションの豊富なデータ 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 Netflix Prize 第4章： レコメンデーション・エンジンの仕組み 類似性の比較 最も人気の高いアイテムのレコメンデーション・エンジン アソシエーションルールモデルとマーケットバスケットモデル コンテンツベースフィルタリング法，協調フィルタリング法，およびハイブリッド法 多次元性の呪縛と潜在因子から得られる洞察 機械学習，バンディッド・アルゴリズムと説明可能性 第5章： レコメンデーションのエクスペリエンス 選択アーキテクチャー 視覚化のレコメンデーションとレコメンデーションの視覚化 Netflixの推奨作品表示アルゴリズムの種類 第6章： レコメンデーションの革新者たち Spotify ByteDance Stitch Fix 第7章： レコメンデーションの未来 代理実行者よりも行為主体性が重要 用語集