Latent Dirichlet Allocationを用いた潜在的構造変化検知(ベイズ統計モデル,統計推理,データベース,一般)
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概要
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ユーザーの購買履歴には潜在的な嗜好が背景にあり,その変化を検知することは,マーケットの傾向分析や商品推薦などにおいて重要である.本研究では,購買履歴からユーザの潜在的な嗜好の変化を検知する手法を提案する.本手法のポイントは,1)購買行動をLatent Dirichlet Allocation(LDA)によりモデル化し,変化時点前後の確率分布が共通のハイパーパラメータをもつと仮定する,2)潜在的な嗜好の変化をLDAの分布の距離としてスコアリングする,3)スコアをもとに動的閾値法により変化点を検知する,ことである.実際の複数のユーザーの購買履歴を接続した人工データを用いて,本手法が嗜好の変化を捉えることができることを実験的に検証した.LDAに基づく提案モデルは,多項分布モデルに比べ,嗜好変化の検出性能において優れていることを示す.
- 2012-03-05
著者
-
上田 修功
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
-
石黒 勝彦
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
冨岡 亮太
東京工業大学
-
山西 健司
NECインターネットシステム研究所
-
冨岡 亮太
東京大学情報理工学系研究科
-
山西 健司
東京大学情報理工学系研究科
-
澤田 宏
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
-
冨岡 亮太
東大
-
山西 健司
Nec情報通信メディア研究本部
-
上田 修功
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
-
石黒 勝彦
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
-
冨岡 亮太
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
澤田 宏
Ntt研究所
-
上田 真士
東京大学工学部
-
石黒 勝彦
日本電信電話株式会社
-
澤田 宏
日本電信電話株式会社
-
澤田 宏
日本電信電話
-
上田 修功
日本電信電話株式会社
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