正答1
解説
正解は1です。
レコメンデーションは、利用者に合いそうな商品を推薦する仕組みです。
協調フィルタリングは、多くの利用者の行動履歴から、好みの似た利用者を見つけて推薦する手法です。
【選択肢別解説】
1：○ 購買行動が似ている顧客を相関分析などで見つけ、似た顧客が購入した商品を勧める方法です。
多くの利用者のデータを協調的に使って推薦するので、協調フィルタリングに当たります。
2：× カテゴリ別の売れ筋ランキングを発信するのは、全員に同じ情報を示すランキング方式です。
顧客どうしの類似性を使っていないので、協調フィルタリングではありません。
3：× 年齢や性別などの人口動態変数で顧客を分類するのは、デモグラフィック（人口統計学的）なセグメンテーションです。
購買行動の類似性ではなく属性で分類しているので、協調フィルタリングではありません。
4：× バットを買った人にボールを勧めるのは、商品どうしの関連に着目した推薦です。
顧客どうしの類似性ではなく、商品の関連性を使っている点が協調フィルタリングとは異なります。
【ポイント】
協調フィルタリングのキーワードは「似た人が買ったもの」です。
「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という推薦がその代表例です。