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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-09-27 17:25 ECサイトのレビュー文を用いた商品ドメイン間のユーザの購買傾向の相関と背景因子の分析 ○鈴木凱亜・大知正直・坂田一郎（東大）  NLC2019-15 |
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| 抄録 | （和） | 消費者ニーズに応じた市場細分化は戦略的なマーケティングのために重要である．しかし，ニーズの分かれ方は商品ドメインによって異なり，商品ドメイン間の知識転用は限定的なため，クロスドメインにニーズの分類と解釈を行える手法の確立は難しい．近年，幅広い商品ドメインを取り扱うECサイトが増え，レビュー文から推薦精度を上げる特徴量を生成する研究が発展している．これを活かし，レビュー文に表れる顧客特有の属性と各ドメインでのその人の嗜好との関係を捉えた消費行動モデルを構築することで，前述の問題に寄与できると考える．本稿では，このモデルの構築に向けた探索的分析として，Amazon Reviewデータにおいてクロスドメインな推薦モデルを構築し，ドメイン間のユーザの嗜好に一定の一貫性があることを明らかにした．また，家具や食品などの生活型の商品ドメインと，音楽やゲームといったコンテンツ消費型の商品ドメインで，ユーザの嗜好の分かれ方が異なることがわかった．また，トピックモデルによる各セグメントの特徴語生成により，レビュー文から抽出される情報がニーズに影響を与える消費者属性を捉えうるかを検討した． |
| （英） | Segmentation is essential for strategical marketing, but it is considered difficult to both divide market needs among different retail domains and reveal the segmentation variables systematically. Recently, deep recommender systems became a practical solution to predict user preference using review texts as input, and has the potential to both divide and comprehend market needs. As an exploratory analysis to achieve this goal, we developed a cross-domain recommender system using Amazon review dataset to grasp the correlation of user preferences between different retail sectors. We then tried to extract essential features from the review text using latent dirichlet allocation. | |
| キーワード | （和） | ECサイト / セグメンテーション / 表現学習 / クロスドメイン推薦 / トピックモデル / / / |
| （英） | E-commerce site / segmentation / feature learning / cross-domain recommendation / LDA / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 212, NLC2019-15, pp. 35-40, 2019年9月. | |
| 資料番号 | NLC2019-15 | |
| 発行日 | 2019-09-20 (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 | NLC2019-15 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC IPSJ-DC |
| 開催期間 | 2019-09-27 - 2019-09-28 |
| 開催地（和） | フューチャー株式会社 |
| 開催地（英） | Future Corporation |
| テーマ（和） | 第15回 テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The Thirteenth Text Analytics Symposium |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLC |
| 会議コード | 2019-09-NLC-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ECサイトのレビュー文を用いた商品ドメイン間のユーザの購買傾向の相関と背景因子の分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Caputuring the correlation between consumers' preferences among different domains from E-commerce review data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ECサイト / E-commerce site |
| キーワード(2)（和/英） | セグメンテーション / segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 表現学習 / feature learning |
| キーワード(4)（和/英） | クロスドメイン推薦 / cross-domain recommendation |
| キーワード(5)（和/英） | トピックモデル / LDA |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 凱亜 / Gaia Suzuki / スズキ ガイア |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大知 正直 / Masanao Ochi / オオチ マサナオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： The Univ. of Tokyo) |
| 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： The Univ. of Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-09-27 17:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLC |
| 資料番号 | NLC2019-15 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.212 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-09-20 (NLC) |
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