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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-07-07 10:45 Yelpレビュー情報における潜在的トピックを用いた類似・競合店舗の特定 ○入江政行・佐々木 一・坂田一郎（東大）  NLC2018-8 |
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| 抄録 | （和） | グルメサイトにおけるレストランの評価は, 料理, サービス, 雰囲気, 価格など, 様々な側面に基づいて行われている. そのため, 星の数のような一元的な点数による総合評価だけでは, レストランのどの側面に関してどのように評価しているのかといった判断をすることが困難である. 本研究の目的は, レビュー情報をもとに類似・競合店舗を特定し, 店舗同士を互いに推薦することにある. 具体的には, Yelp.comより各店舗のレビューデータを抽出し, LDAによって潜在的トピックを特定した. 発見されたトピックに基づき, 同じトピックに関してレビューされている類似・競合店舗を特定し推薦を行った. その結果, 同一のカテゴリを含む店舗同士を星の数など他の特徴量についても比較することで, 店舗同士の共通点や相違点が発見された. 本手法を用いることで, 各レストランが類似店舗や競合店舗を意識することが可能となり, サービスの改善に寄与することが期待できる. |
| （英） | When evaluating restaurants, people consider various aspects. For example, they include taste, quality of service, atmosphere, price. Only showing a unified score makes it difficult to recognize which aspects of restaurants are assessed. The purpose of this research is to identify resembling and competing restaurants by comparing latent topics discovered from reviews by useing Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm, and recommend similar ones to restaurant management - the users of the system. In this study the review data in Yelp Dataset, which is an open dataset that Yelp.com provides, is analyzed to find latent subtopics. The restaurants which have the same topics are regarded as competitors. In addition, focusing on other features, such as review score, encourages the discovery of more similarities and differences. This paper will be useful to assist restaurants in improving their service. |
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| キーワード | （和） | Yelp / レビュー / 評価側面 / 類似・競合店舗 / 推薦 / LDA / サービス改善 / |
| （英） | Yelp / review / aspect / competitor / reccomendation / LDA / service improvement / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 122, NLC2018-8, pp. 75-80, 2018年7月. | |
| 資料番号 | NLC2018-8 | |
| 発行日 | 2018-06-29 (NLC) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLC2018-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC IPSJ-ICS |
| 開催期間 | 2018-07-06 - 2018-07-07 |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido University |
| テーマ（和） | 言語処理・知能システムの社会応用，および一般 |
| テーマ（英） | Application of natural language processing and intelligent systems, and general topic of NLP |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2018-07-NLC-ICS |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | Yelpレビュー情報における潜在的トピックを用いた類似・競合店舗の特定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Yelp / Yelp |
| キーワード(2)（和/英） | レビュー / review |
| キーワード(3)（和/英） | 評価側面 / aspect |
| キーワード(4)（和/英） | 類似・競合店舗 / competitor |
| キーワード(5)（和/英） | 推薦 / reccomendation |
| キーワード(6)（和/英） | LDA / LDA |
| キーワード(7)（和/英） | サービス改善 / service improvement |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 入江 政行 / Masayuki Irie / イリエ マサユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 一 / Hajime Sasaki / ササキ ハジメ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂田 一郎 / Ichiro Sakata / サカタ イチロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-07-07 10:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2018-8 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.122 |
| ページ範囲 | pp.75-80 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-06-29 (NLC) |
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