深層学習を用いた「代替品」と「補完品」の自動識別とレコメンド戦略

深層学習を用いた「代替品」と「補完品」の自動識別とレコメンド戦略とは

深層学習を用いた「代替品」と「補完品」の自動識別とレコメンド戦略とは、顧客の購買履歴や行動データ、商品の特徴などを深層学習モデルが分析し、ある商品に対する「代替品」（類似の機能を持つ競合商品）と「補完品」（一緒に使うことで価値が高まる商品）を自動的に識別する技術と、それらを活用したレコメンデーション手法です。これにより、ECサイトなどで顧客一人ひとりに最適化された商品提案が可能となり、購買意欲の向上や顧客体験の改善に貢献します。親トピックである「関連商品表示」において、より精度の高いレコメンドを実現するための重要な基盤技術となります。

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