CONTENTS

• 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（レコメンダ）・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