ユーザの行動履歴に着目したアイテム評価予測に関する基礎的検討

概要

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近年,電子商取引 (Electronic Commerce: EC) 市場の規模は拡大を続けている.EC サイトには,膨大な量のアイテムの情報に加え,アイテムに対するユーザの評価・口コミ (ユーザレビュー) などの情報が掲載されている.また,各ユーザの閲覧行動などのログも,大量に蓄積されている場合が多い.EC サイトは,それらの情報を用いて,各ユーザの嗜好を適切に抽出し,能動的にアイテムを推薦することにより,ユーザの購買活動を促進することを試みている.嗜好の抽出手法には,ユーザが直接的に与えた評点などの情報を用いる明示的手法と,アイテムへのアクセス履歴やその時間などを用いる暗黙的手法が存在するが,それらを同時に用いる研究については,これまであまり報告されていない.本稿では,アイテムの内容に関する評価情報であるユーザレビュー履歴に加え,明示的な情報であるアイテム評価履歴と,暗黙的な情報であるアイテム閲覧履歴の情報を用い,ユーザの購買行動を階層ベイズモデルによってモデル化することを試みる.また,オフラインのアイテム評価予測実験を行い,提案モデルの性能について検討を行う.
2013-09-19