文献

J-GLOBAL ID：201202294188186948   整理番号：12A0680162

Latent Dirichlet Allocationを用いた潜在的構造変化検知

Detecting Latent Structural Changes via Latent Dirichlet Allocation

著者 (6件)： 上田真士 (東大 工) ,  冨岡亮太 (東大) ,  山西健司 (東大) ,  石黒勝彦 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  澤田宏 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  上田修功 (NTT コミュニケーション科学基礎研)
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： 111  号： 480(IBISML2011 87-109)  ページ： 15-20  発行年： 2012年03月05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： ユーザーの購買履歴には潜在的な嗜好が背景にあり,その変化を検知することは,マーケットの傾向分析や商品推薦などにおいて重要である。本研究では,購買履歴からユーザの潜在的な嗜好の変化を検知する手法を提案する。本手法のポイントは,1)購買行動をLatent Dirichlet Allocation(LDA)によりモデル化し,変化時点前後の確率分布が共通のハイパーパラメータをもつと仮定する,2)潜在的な嗜好の変化をLDAの分布の距離としてスコアリングする,3)スコアをもとに動的閾値法により変化点を検知する,ことである。実際の複数のユーザーの購買履歴を接続した人工データを用いて,本手法が嗜好の変化を捉えることができることを実験的に検証した。LDAに基づく提案モデルは,多項分布モデルに比べ,嗜好変化の検出性能において優れていることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： 経歴 ,  *利用調査 ,  購買行動 ,  嗜好性 ,  確率分布 ,  評価 ,  市場分析
準シソーラス用語： スコアリング ,  マーケット分析 ,  *ユーザ調査 ,  *購買履歴

分類 (1件)： 市場調査,広告  (KA06030H)

タイトルに関連する用語 (1件)： 構造変化