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J-GLOBAL ID：201702277030719541   整理番号：17A1370038

E-Commerceにおける不満情報とレビューに基づいた不満解決商品推薦手法の提案

著者 (4件)： 林利憲 (関西学院大) ,  WANG Yuanyuan (山口大) ,  河合由起子 (京都産大) ,  角谷和俊 (関西学院大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 212(DE2017 13-23)  ページ： 133-138  発行年： 2017年09月11日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： E-Commerceにおける商品推薦技術が広く普及しており,他ユーザの購入履歴情報だけでなく,購入後に記載される評価値やコメントといったレビューも考慮する,評価の高いポジティブレビューに基づいた関連商品の推薦手法が代表的な推薦手法となっている。また,購入履歴からその後に必要となる付属品といった関連商品も推薦されるが,商品そのものの問題点を解決する代替品は推薦されない。そのため既存サービスでは,ユーザは規定項目(例えば画質やサイズ)といった評価尺度を選択する必要があり,新たなニーズ(問題)への対応が困難である。そこで,本研究では,Amazonのレビューおよび不満買取センターのネガティブな不満情報の2種類の評価データを用いて,商品に対する固有の問題点を抽出し,それらを解決する代替品となる商品を発見し推薦する手法を提案する。提案手法では,まず,ユーザが選択した製品の不満情報のネガティブ評価から特徴(不満)ベクトルを生成し,次にレビューの高評価と低評価の差異から商品の特徴(ポジティブ)ベクトルを生成し,不満ベクトルとのコサイン類似度を算出し,不満を解決するレビューを発見する。これにより,閲覧している製品に対して,不満情報とその不満を解決する代替品およびレビュー情報をユーザへ提供できる。本稿では,不満情報とレビューに基づいた商品の不満および解決可能な代替品推薦手法について述べ,定性的評価による検証を行う。(著者抄録)

シソーラス用語： *電子商取引 ,  商品 ,  問題解決 ,  *伝搬 ,  レビュー ,  評価 ,  苦情 ,  用語 ,  抽出
準シソーラス用語： eコマース ,  ユーザレビュー ,  ユーザ評価 ,  *情報推薦 ,  特徴語

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (10件)：

• Kensuke Mitsuzawa, Maito Tauchi, Mathieu Domoulin, Masanori Nakashima and Tomoya Mizumoto. FKC Cor-pus: a Japanese Corpus from New Opinion Survey Ser-vice. In proceedings of the Novel Incentives for Collecting Data and Annotation from People: types, implementa-tion, tasking requirements, workflow and results, pp.11-18, Portoro, Slovenia, May 2016.
• 三澤賢祐,田内真惟人,Mathieu Domoulin, 中島正成,水本智也.ネガティブ評判情報に特化したコーパスの構築と分析.言語処理学会第22回年次大会 発表論文集,pp.501-504,2016.
• 三澤賢祐,田内真惟人,Mathieu Domoulin,中島正成,水本智也.意見投稿プラットフォームにおける意見クラスタリングの試み.言語処理学会第22回年次大会 発表論文集,pp.1037-1040,2016.
• 長谷川徹,北山大輔.不満調査データセットを用いた不満グループの可視化.第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2017),P7-1,2017.
• 末廣駿,斎藤博昭.不満調査データセットの素性ベクトル化.言語処理学会第23回発表論文集,pp.545-548,MAR 2017.

タイトルに関連する用語 (6件)： 不満 ,  レビュー ,  商品 ,  推薦 ,  手法 ,  提案