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J-GLOBAL ID：202202244147895487   整理番号：22A1066761

異種ドメインのユーザ・アイテムクラスタ情報を用いたペアワイズ学習に基づく購買予測手法

著者 (6件)： 海保拓真 (大阪大 大学院情報科学研究科) ,  原隆浩 (大阪大) ,  黒川茂莉 (KDDI総合研究所) ,  米川慧 (KDDI総合研究所) ,  天方大地 (大阪大) ,  前川卓也 (大阪大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2022  号： DPS-190  ページ： Vol.2022-DPS-190,No.40,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2022年03月03日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： オンラインショッピングサービス上の膨大な量のアイテムからユーザの嗜好に合うアイテムを優先して推薦するためのランキング学習は重要である.ランキング学習には,ユーザの行動情報が大量に必要となるが,実際にユーザがもつ購買履歴は非常に少ない.本論文では,広告配信サービスの閲覧履歴をクラスタリングして得られたユーザクラスタの行動特徴を利用し,購買履歴の少ないユーザへの商品推薦を可能にする購買予測手法を提案する.提案手法では,ユーザ・アイテム間の関連度予測モデルのランキング学習の際にユーザクラスタの行動特徴を利用し,推薦対象のユーザとの購買履歴がないアイテムのランキングを予測できるように学習を行う.これにより,ユーザの嗜好を捉えた商品推薦が可能となり,ユーザが購買してないアイテムの推薦によってユーザの購買率の上昇を実現する.(著者抄録)

シソーラス用語： 情報システム ,  学習 ,  等級づけ ,  *標本抽出 ,  範囲 ,  提案 ,  *購買 ,  予測モデル ,  消費者志向 ,  消費者行動 ,  クラスタ化 ,  経歴 ,  予測技法 ,  クラスタ ,  モデル ,  改変
準シソーラス用語： *オンラインショッピング ,  クロスドメイン推薦 ,  *ネガティブサンプリング ,  ユーザクラスタ ,  *ランキング学習 ,  閲覧履歴 ,  *推薦システム

分類 (1件)： 市場調査,広告  (KA06030H)

引用文献 (15件)：

• S. H. Bach, B. Huang, J. L. Boyd-Graber, and L. Getoor. Paired-dual learning for fast training of latent variable hinge-loss mrfs. In Proc. Int’l Conf. on Machine Learning, pages 381-390, 2015.
• O. Barkan and N. Koenigstein. Item2vec: Neural item embedding for collaborative filtering. In Proc. Int’l Workshop on Machine Learning for Signal Processing, pages 1-6, 2016.
• J. Ding, F. Feng, X. He, G. Yu, Y. Li, and D. Jin. An improved sampler for bayesian personalized ranking by leveraging view data. In Proc. Int’l Conf. on World Wide Web, pages 13-22, 2018.
• Z. Hu, Y. Wang, Q. Peng, and H. Li. Unbiased lambdamart: An unbiased pairwise learning-to-rank algorithm. In Proc. Int’l Conf. on World Wide Web, pages 2830-2836, 2019.
• J. Huang, A. Sharma, S. Sun, L. Xia, D. Zhang, P. Pronin, J. Padmanabhan, G. Ottaviano, and L. Yang. Embedding-based retrieval in facebook search. In Proc. ACM SIGKDD Int’l Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining, pages 2553-2561, 2020.

タイトルに関連する用語 (5件)： ドメイン ,  クラスタ ,  学習 ,  購買 ,  予測手法