選好商品のクラスタリングに基づく嗜好の変化の検出
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概要
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E-Commerce(EC) サイトでは,商品推薦を用いることで,より個々のユーザの嗜好に合った商品を提示し,売上の向上を図っている.しかし,商品を探索中のユーザの嗜好や興味は,そのサイトへのアクセス開始時から変化する場合が多い.本研究では,嗜好の変化に対応した新しい推薦手法を実現し,個々のユーザの嗜好が変化するような商品提示を行うことで,サイト滞在時間を延ばし,販売機会の増加を図ることを目指す.そのため,本論文ではその基礎的検討として,ユーザの選好情報をクラスタリングすることで嗜好を把握し,そのクラスタリング結果の時系列変化を嗜好の変化として検出する手法について検討した.実験では,嗜好の変化を反映可能なクラスタの特徴量を特定し,これに基づいてエージェントによる嗜好の変化を提案手法により検出可能であることを確認した.ただし,被験者実験においては,多くの被験者に対して探索のコンセプトの変化を検出することが困難であった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2009-09-03
著者
-
大向 一輝
国立情報学研究所
-
武田 英明
国立情報学研究所
-
武田 英明
国立情報学研究所 東京大学人工物工学研究センター
-
三木 光範
同志社大学理工学部
-
廣安 知之
同志社大学工学部
-
廣安 知之
Graduate School Of Engineering Doshisha University
-
廣安 知之
同志社大学
-
佐々木 康成
京都府立医科大学小児外科
-
佐々木 康成
同志社大学
-
佐々木 康成
同志社大学工学部
-
佐々木 康成
同志社大
-
三木 光範
同志社大学
-
松村 冬子
同志社大学|日本学術振興会
-
佐々木 康成
マウントシナイ医科大学・神経科学
-
武田 英明
国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系
-
松村 冬子
同志社大学大学院工学研究科知識工学専攻:(現)日本学術振興会:(現)同志社大学理工学部:(現)ibm T.j.watson Research Center
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