「あとで読む」のPocket、集まったアイテムのビックデータをもとに、パーソナルなレコメンド機能を実装

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「あとで読む」サービスとして人気のPocketですが、いよいよ本格的な進展を見せ始めようとしています。

これまでに、全世界で1700万以上のユーザに利用されており、一日に200万アイテムが保存されているPocket。そのデータベースや個人の趣味趣向を把握できるほどの膨大なビックデータが集まっています。そんなPocketですが、これまでに人気のアイテムなどをレコメンドする機能はありましたが、ついに個人の趣向に合わせたレコメンドアイテムの紹介機能がすべてのユーザに追加されています。

記事だけでなく、動画などもレコメンドされる機能になっており、Pocketいわく「より快適にインターネット環境を提供していきたい」と話すなど、ブログにて機能の紹介を行っています。

Pocketは、以前に700万ドルを資金調達し、トータルで1450万ドルの資金調達を行っています。出資者には、VC以外にもアシュトン・カッチャー氏も名を連ねています。その資金を使った開発の一つが今回の取り組みといえるでしょう。こうしたレコメンド機能に肝なのは、多様性や意外性だと言われており、そのアルゴリズムをどう作りこんでいるか、ユーザにとってどんな驚きや楽しみを提供できるかが重要になっています。

これまでの「あとで読む」からの大きな進展が、どうPocketの今後に影響を与えるか。筆者も一ユーザなだけにまずはこの機能を使ってみようと思います。

via The Verge

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