この用語集では、本文で使用する用語、パーソナライズおよびデータ・マイニングに関する説明で使用する用語について説明します。
Predictive Association Rulesアルゴリズム(Predictive Association Rules Alogrithm)
OracleAS Personalizationで使用されるリコメンデーションのアルゴリズム(「リコメンデーションのアルゴリズム」を参照)。 このアルゴリズムの特性は次のとおりである。
Transactional Naive Bayes
OracleAS Personalizationで使用されるリコメンデーションのアルゴリズム(「リコメンデーションのアルゴリズム」を参照)。 このアルゴリズムの特性は次のとおりである。
インタレスト・ディメンション(Interest Dimension)
アイテムのランク付けの対象となるインタレスト・ディメンションを示す。 OracleAS Personalizationでサポートされているインタレスト・ディメンションは、レーティング、購入およびナビゲーションである。
カテゴリ(Category)
類似アイテムのグループ。カテゴリは、1つのタクソノミー(分類)内の要素、つまり、アイテムまたはカテゴリのグループを抽象化したものである。 OracleAS Personalizationでは、アイテムまたはカテゴリは、1つ以上の他のカテゴリに属することが可能であるが、直接または間接的にアイテムまたはカテゴリ自体に属することはできない。 「タクソノミー」も参照。
カテゴリ・メンバーシップ(Category Membership)
アイテムおよびカテゴリと他のカテゴリとの関連を示す。たとえば、アイテムがカテゴリの子である場合、そのアイテムはカテゴリとのSUBTREELEAFリレーションを持つことができる。同様に、カテゴリは、別のカテゴリとのSUBTREENODEリレーションシップまたはLEVELリレーションシップを持つことができる。 「タクソノミー」も参照。
管理UI(Admin UI、Administrative UI)
(1)パッケージのビルドと配布およびレポートの生成のスケジューリング、(2)リコメンデーション・エンジン(RE)およびREファームの作成と使用の管理を含む、OracleAS Personalizationの管理に使用するグラフィカル・ユーザー・インタフェース。
システムID(System Identifier: SID)
Oracleデータベース・インスタンスの識別子。 OracleAS Personalizationでは、MORに関連付けられている各システムに割り当てられている一意の識別子を指す。MORに接続している各システムには、その構成ファイルで指定された一意の識別子が必要である。
人口統計(Demographics)
OracleAS Personalizationに関連する特定の人口統計属性は次のとおりである。これらは、次のフィールドで構成されるCUSTOMER表/ビューのMTRに格納される。
CUSTOMER_ID
NAME
GENDER
AGE
MARITAL_STATUS
PERSONAL_INCOME
HEAD_OF_HOUSEHOLD_FLAG
HOUSEHOLD_INCOME
HOUSE_HOLD_SIZE
RENT_OWN_INDICATOR
ATTRIBUTE1 - ATTRIBUTE50: これらは、顧客のデータベース内の列にマッピングすることも、NULLにすることも可能な汎用属性である。これらの属性は、非常に柔軟性がある。最初の25の属性は文字列(VARCHAR2)データ用、残りの25(26〜50)の属性は数値データ用である。
スコア(Score)
新しいデータに予測モデルを適用する場合、スコアリングとは、予測の信頼性を示すスコアを割り当てることを意味する。 スコアは、その予測の予測と信頼性の合計値でもある。 信頼性は数値で表される。
セッション(Session)
ユーザーのアクティビティをまとめるために使用される。1セッションは、ユーザーが1回の使用時間で行う一連のアクティビティに相当する。各セッションは1人のユーザーと一意に関連付けられ、開始時間と終了時間がある。時間隔(開始時間、終了時間)内にその特定のユーザーによって実行されるアクティビティすべてが、そのセッションの一部と見なされる。
抱合せ販売モデル(Cross-Sell Model)
抱合せ販売は、顧客が特定のアイテムに明白な関心を示し、その顧客に対してその他のアイテムのリコメンデーションが作成された場合に行われる。 抱合せ販売モデルは、抱合せ販売メソッドでのみ使用される。入力できるデータソースはナビゲーション・タイプか購入タイプのデータソースのみで、インタレスト・ディメンションが入力データソースのタイプと直接関連している必要がある。
タクソノミー(分類)(Taxonomy)
OracleAS Personalizationでは、企業のカタログやサイト内のアイテムの構造的体系を指す。 通常、カタログまたはサイト(あるいはその両方)の構造は階層状で、最も一般的なカテゴリ(例: 衣類)がベースにあり、より詳細なカテゴリ(衣類→靴→スニーカー→テニス・シューズ)の方向に分岐している。
アイテムは、特定の構造の複数のカテゴリや別のレベルに属することができる。 たとえば、テニス・シューズは、衣類のカテゴリにもスポーツ用品のカテゴリにも属することができる。
OracleAS Personalizationのタクソノミー構造はDAG(有向非巡回グラフ)であり、複数のトップレベル・ノードを含むことができる。 タクソノミーの様々な部分を切り離しておくことができる。どのノードも他のノードに接続できるが、ノードの子をそのノード自体に接続するパスは作成できない。
OracleAS Personalizationでは、複数のタクソノミーがサポートされている。 タクソノミーは、MTRの表のグループ(インストール時に指定される)を使用して実装される。
データソース・タイプ(Data Source Types)
OracleAS Personalizationでは、ナビゲーション、レーティング、購入および人口統計の4つのタイプのデータ・マイニング・データが使用される。
パーソナライズ・インデックス(Personalization Index)
OracleAS Personalizationのリコメンデーションで期待される個別化の相対的な度合。設定値が高いと、特定のユーザー・プロファイルへの関連性が最も高い、最も個別化されたリコメンデーションが生成される。設定値が低いと、特定のユーザー・プロファイルに対して最も一般的なリコメンデーションが生成される。設定値が低い場合は、ベスト・セラー的なリコメンデーションが生成され、設定値が高い場合は、多数の人に該当するわけではないが、認識される価値の高いリコメンデーションが生成される。
配布(Deployment)
モデルを作成した後、予測モデルを定義する表を1つ以上のリコメンデーション・エンジンに転送するプロセス。また、配布によって、リコメンデーション・エンジンとMTR間に必要な接続が確立される。 サイト管理者が選択した場合、リコメンデーション・エンジンはMTRおよびMORから個別のデータベース・インスタンスで実行できる。
ホット・ピックス(Hot Picks)
特定のE-Commerceサイトで、ベンダーはホット・ピックスと呼ばれる特定の製品の販売を促進する。たとえば、今週の特売品などがホット・ピックスになる。 ホット・ピックス・アイテムは、ホット・ピックス・グループに分類される。
マイニング・オブジェクト・リポジトリ(MOR)
OracleAS Personalizationのデータ・マイニング・スキーマによって定義されたマイニング・メタデータを格納し、データ・マイニング・システムへのログイン、ログオフ、およびMORとデータ・マイニング機能に関するユーザーの検証に提供するOracleデータベース・スキーマ。核となるデータ・マイニング・アルゴリズム機能を提供する。
マイニング・テーブル・リポジトリ(MTR)
データ・マイニングに使用されるデータを格納するスキーマ。パッケージの定義とビルドに必要なすべてのデータが格納される。 OracleAS Personalizationの場合、MTRには、顧客または匿名ユーザーへのリコメンデーションの生成をサポートするモデルの作成をサポートするために設計された固定スキーマがある。また、MTRには、REAPIによって収集される顧客データも格納される。
ユーザー(OracleAS Personalization)(User of OracleAS Personalization)
OracleAS Personalizationのユーザーは、DBA、システム管理者、Javaプログラマまたはこれら3つのすべてである。 OracleAS Personalizationを使用するWebサイトのユーザーと混同しないこと。
予測モデル(Predictive Model)
モデルとは、特定のデータセット内の知識またはパターンをコンパクトに表したものである。 OracleAS Personalizationでは、モデルはリコメンデーションの作成に必要なすべてのデータを含む表のセットで構成される。 「リコメンデーションのアルゴリズム」も参照。
予測モデル・パッケージ(Predictive Model Package)
予測モデルの作成を制御する管理UIを使用して作成されたオブジェクト。 予測モデル・パッケージは、次のもので構成される。
Predictive Association RulesおよびTransactional Naive Bayesアルゴリズムの予測モデル
MTR同期設定
顧客データ同期間隔
タイムアウト・セッション期間
予測モデル・パッケージは、REファームへの配布によってREに配布される。
リコメンデーション(Recommendations)
OracleAS Personalizationによって作成されるリコメンデーションの特性は次のとおりである。
人口統計、タクソノミー、過去のセッションからのデータ、現在のセッション・データを使用する。
効果的でスケーラブルなスコアリングを実行する。
オフラインで予測モデルを作成する。
登録顧客と匿名ユーザーの両方を処理する。
予測モデルから生成される。予測モデルは、「Transactional Naive Bayes」または「Predictive Association Rules」アルゴリズムを使用して生成される。
リコメンデーション・エンジン(Recommendation Engine: RE)
OracleAS Personalizationのフロント・エンド。 データベース・インスタンスで実行されるPL/SQLルーチンのセット。 REは、リコメンデーション・エンジンApplication Program Interface(API)を介して、呼び出し側のWebアプリケーションに関連付けられているWebサーバー上で次のサービスを提供する。
リコメンデーション・エンジンAPI(Recommendation Engine API: REAPI)
Javaで記述されたWebアプリケーションを使用して、OracleAS Personalizationモデルの作成に使用するデータの収集と前処理、およびOracleAS Personalizationからのリコメンデーションの生成を可能にするJavaクラスの集合。
リコメンデーション・エンジン・ファーム(REファーム)(Recommendation Engine Farm: RE Farm)
REが予測モデル・パッケージの同じ配布を持つREのグループ。 このグループ化により、OracleAS Personalizationを使用するアプリケーションのスケーラビリティおよび信頼性が向上する。
リコメンデーションのアルゴリズム(Recommendation Algorithms)
OracleAS Personalizationでは、Predictive Association RulesとTransactional Naive Bayesの2つのアルゴリズムのいずれかに基づいてリコメンデーションが作成される。 これらのアルゴリズムの詳細は、付録Aの「Predictive Association Rules」および「Transactional Naive Bayes」を参照。