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J-GLOBAL ID：202002284907521348   整理番号：20A1271601

マーケティング最適化のための推薦システム【JST・京大機械翻訳】

Recommender system for marketing optimization

著者 (9件)： Deng Wei (College of Information Science and Technology, University of Nebraska at Omaha, Omaha, NE, USA) ,  Shi Yong (College of Information Science and Technology, University of Nebraska at Omaha, Omaha, NE, USA) ,  Shi Yong (Research Center on Fictitious Economy and Data Science, The Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Shi Yong (Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Shi Yong (School of Economics and Management, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Zhengxin (College of Information Science and Technology, University of Nebraska at Omaha, Omaha, NE, USA) ,  Kwak Wikil (College of Business Administration, University of Nebraska at Omaha, Omaha, NE, USA) ,  Tang Huimin (College of Information Science and Technology, University of Nebraska at Omaha, Omaha, NE, USA) ,  Tang Huimin (School of Management and Economics, Beijing Institute of Technology, Beijing, China)
資料名： World Wide Web: Internet and Web Information Systems  (World Wide Web: Internet and Web Information Systems)
巻： 23  号： 3  ページ： 1497-1517  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2172A  ISSN： 1386-145X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 既存の電子商取引推薦システムの多くは,以前のユーザの個々のトランザクション記録の履歴に基づいて,ユーザに対する正しい製品を推薦するように設計されてきた。勧告の実際の応用シナリオも異なる要求を持っている。顧客の視点から,多くのユーザは匿名的にWebサイトを訪問し,匿名推薦を提供するための実用的な方法が必要である。マーケティングポイントから,推薦リストは製品の相関を表示するための場所であるだけでなく,製品の多様性を表示するための場所と製品を促進するためのツールを示す。データの観点から,濃度バイアスは重大な問題である可能性がある。本論文では,これらの問題の全てを扱うためにトリガとトリガ(TT)モデルを提案した。最初に,提案したモデルは,実用的な匿名推薦を生成するか,あるいは製品ライフサイクルモデリングのための入力として用いることができる有意な相関を持つトリガとトリガー対を生成する。生成した対は生成物間の関係を反映するだけでなく,濃度バイアスの問題を非常に良く解く。さらに,マーケティングによって要求される製品の曝露をモデリングにおいて達成することができた。第二に,第一段階からのペアワイズ知識を用いることにより,提案したモデルは,将来の消費を刺激し,オフサイト事例に対する顧客の関与を増加させるために,正しい時間で正しい製品を推奨することができる。実生活小売店データを用いて,提案したモデルを評価し,実験結果により,このモデルが,推奨項目間の相関を改善しながら,濃度バイアスの問題を減少させることができることを示した。TTモデルは,誘発された項目に関する連続的な購買を有意に改善する。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *マーケティング ,  小売店 ,  バイアス ,  電子商取引 ,  *改変
準シソーラス用語： 製品寿命 ,  *推奨システム ,  匿名 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 推薦システム ,  濃度バイアス ,  逐次購入 ,  マーケティング最適化

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： マーケティング ,  最適化 ,  推薦システム