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最新情報

ユーザの行動ログに基づく『おすすめ商品』機能の構築

導入背景

お客様は、音楽や電子書籍を取り扱う大規模なコンテンツサイトを複数運営。
それらのサイトでは、日々、ユーザの行動ログが蓄積されていたが、その情報は各サイトを横断する形では、有効に活用できていなかった。

お客様のご要望

サイトを横断する形で「この商品Aをチェックした人はこの商品Bもチェックしています」といった『おすすめ商品』機能、いわゆるレコメンド機能を提供したい。
各サイトで蓄積されたユーザの行動ログを、統一されたルールによって解析することで、レコメンド情報の生成を図りたい。
クラウドサービスとして、Amazon Web Services(AWS)にて動作するシステムを構築したい。

特記事項

集計対象となるユーザの行動ログは、4000万件程度を想定。
レコメンド機能の表示は、1日 200万強のアクセスを想定。

システム構成

システム構成イメージ

解決

  • ユーザの行動ログ解析
  • ・ログデータ解析のためのアーキテクチャとして、「Apache Mahout」を採用。
  • ・「Apache Mahout」の機能を活用し、協調フィルタリングによるビッグデータの解析を実現。
  • レコメンド情報の提供。
  • ・各サイトに対して、協調フィルタリングによる解析で生成されたレコメンド情報を提供するための Web API をクラウド環境上に構築。
  • ・Web API はサイト側の要求を HTTPS で受け、処理結果を JSON 形式のデータとして返却。
  • ・Web API のフロントとして Nginx を採用。大量アクセスへの対処は、Nginx のキャッシュ機能を活用することで解決。
サイトマップ
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