顧客生涯価値を高めるためのリコメンデーション法(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合)
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概要
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オンラインストアの収益を向上させるためには,顧客生涯価値(LTV)を高めることが重要である.従来のリコメンデーション法はユーザの興味と最も適合する商品を推薦する.しかしながら,従来法により必ずしもLTVが高まるとは限らない.本研究では,LTVが上昇する確率を最大化する新たなリコメンデーション法を提案する.提案法では,まずLTVの高いユーザに特徴的な購買パターンを抽出する.そして,抽出されたパターンと同じような購買行動になるように商品を推薦する.生存時間解析を応用し,ログデータから効率的に購買パターンの抽出を行う.また,効果的なリコメンデーションにするため,最大エントロピーモデルを用いてユーザの嗜好を推定する.LTVが高まることはユーザがサービスに満足した結果であるため,提案法はオンラインストアだけでなく,ユーザにとっても好ましいリコメンデーションである.音楽配信サイトの実ログデータを用い,提案法の有効性を示す.
- 2007-06-21
著者
-
山田 武士
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
岩田 具治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
斉藤 和巳
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
山田 武士
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
斉藤 和巳
静岡県立大学経営情報学部
-
斉藤 和巳
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
斉藤 和巳
現在 静岡県立大学経営情報学部経営情報学科
-
山田 武士
日本電信電話(株)
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