千趣会「ベルメゾン・ラボ」サイトにアイテムミキサーを公開 ～「私っぽい」アイテムをイメージテイストから探せる検索ツール～

株式会社 千趣会（大阪府大阪市北区、社長：行待裕弘）と、株式会社エイム（神奈川県川崎市、社長：渡辺泰光）は、テキストマイニングによる特徴量生成技術を応用し、商品との「出会い」をイメージで検索する実証実験を開始いたしました。

今回、実証実験を開始いたしました、テキストマイニング型のレコメンドシステムは、「出会い」をテーマに、6つのテイストのスライダースイッチを、それぞれ自分好みに調整することで、言葉では表せない本人が漠然と感じている「私っぽい」アイテムを探せる次世代検索ツールとして開発いたしました。

レコメンドの特徴

カタログ等に記載されている商品の説明文（通常の自然文）を形態素解析技術により単語レベルに分割、その出現頻度や相関関係をデータマイニングによって解析し、商品の特徴量を生成しています。これはNEXTe学習型レコメンドサービスに利用している技術で、数値化した特徴量を多次元マップに配置し、ユーザーがテイストのスライダースイッチを操作することにより、解析した特徴量の類似性をリアルタイムに分析し商品イメージ画像を表示しています。

また、生成した商品の特徴量については、その値の正当性を評価するために、人が対象商品を評価した結果と、本技術を利用した結果を比較・調整することにより特徴量の精度向上を実現しています。

最適な情報を提示するレコメンドソリューションにより、ユーザーの利便性向上をはかり、ECサイトの活性化を追求しています。