文献

J-GLOBAL ID：201702226992623281   整理番号：17A0637311

ユーザ価格選好による未探求カテゴリにおけるレコメンデーションのブースティング

Boosting Recommendation in Unexplored Categories by User Price Preference

著者 (7件)： CHEN Jia (Shanghai Jiaotong Univ.) ,  JIN Qin (Renmin Univ. China) ,  ZHAO Shiwan (IBM CRL) ,  BAO Shenghua (IBM Waston Group) ,  ZHANG Li (IBM CRL) ,  SU Zhong (IBM CRL) ,  YU Yong (Shanghai Jiaotong Univ.)
資料名： ACM Transactions on Information Systems  (ACM Transactions on Information Systems)
巻： 35  号： 2  ページ： 12:1-12:27  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0971A  ISSN： 1046-8188  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在のeコマースショッピングサイトは多数の商品を展示している。ユーザに対するレコメンデーションは購買履歴が存在する場合にはうまくいくが,購買履歴が存在しない未探求カテゴリにおいてはレコメンデーション性能が低下する。即ち,未探求カテゴリにおける製品レコメンデーションに対する要求が存在する。この性能低下はユーザが異なるカテゴリをまたいで選好を比較するのが難しいためであることを分析の結果,見出した。そして,“価格”が異なるカテゴリをまたぐ比較要因でありうることを見出した。本論文では,価格を用いてレコメンデーションをブーストする方策を提案した。具体的には,1)価格効用の概念を導入し,ユーザの価格選好を反映させた,2)ユーザ価格選好間の距離を示す測度を提示した,3)ユーザ価格選好を表現する2つの行列表現を設計した。提案法を3種の未探求カテゴリのレコメンデーションにおいて評価した。

シソーラス用語： *電子商取引 ,  *情報サービス ,  販売促進 ,  Webサービス ,  Webページ ,  価格 ,  好み ,  性能評価 ,  インターネット
準シソーラス用語： *eコマース ,  リコメンデーションシステム ,  レコメンデーション【Web】 ,  商品価格 ,  選好

分類 (2件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 価格 ,  選好 ,  カテゴリ ,  レコメンデーション ,  ブースティング