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レガシーシステムとは、企業や組織が長年使用してきた、時代遅れのコンピュータシステムやソフトウェアのことを指します。これらのシステムは、当初の目的を達成することはできますが、最新のテクノロジーやビジネスニーズに対応できなくなっています。レガシーシステムは、メインフレームや古いオペレーティングシステムなどの時代遅れの技術に基づいて構築されており、柔軟性に欠け、新しい機能を追加したり、既存の機能を変更したりすることが困難です。また、セキュリティパッチやアップデートが提供されず、サイバー攻撃の標的にされやすくなっています。

レコメンデーションエンジンは、ユーザーの過去の行動や嗜好に基づいて、関連性の高いアイテム（映画、音楽、製品など）を推薦するシステムです。このシステムの仕組みを理解するために、そのアルゴリズムを紐解いてみましょう。 レコメンデーションエンジンは、ユーザーの行動データを収集します。これには、視聴した映画、購入した製品、評価したコンテンツなどが含まれます。これらのデータを分析することで、エンジンのアルゴリズムは、ユーザーの嗜好や興味を特定します。この情報に基づき、エンジンは類似したアイテムを推薦します。 たとえば、映画レコメンデーションエンジンでは、ユーザーが過去に高評価したアクション映画を特定します。次に、類似性の高い特徴（アクションシーンの頻度、スターの出演、テーマなど）を持つ映画を推薦します。このプロセスは、各ユーザーの固有の嗜好に合わせたパーソナライズされたレコメンデーションを提供することを目的としています。