| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-10-26 10:40 広告配信要求ログを用いたパーソナリティ推定 ○小林亮博・石川雄一（KDDI総合研究所）・黒柳 茂（Supership）・南川敦宣（KDDI総合研究所）  HCS2019-40 |
|
| 抄録 | （和） | 近年，性格や価値観といったユーザのパーソナリティと広告効果との関係に注目が集まっており，Webページに訪れるユーザのパーソナリティを推定できれば広告配信事業者にとってメリットが大きい．しかし，既存の研究では，主にSNS上の投稿から推定しているため，対象ユーザが限定されていた．そこで本研究は，広告配信事業者が取得した広告配信要求ログを用い対象の拡大を試みた．自然言語処理における分散表現技術を用い，広告配信要求ログからユーザのWeb閲覧特徴を抽出し，パーソナリティを推定した．交差検定で精度を検証したところ最大AUC 0.612 で推定できた． |
| （英） | Recently role of customers’ personality traits is one of the main topics in advertising technologies. Predicting personality traits of customers who visit a web page displaying banner ads without questionnaire will profit advertising distributor. However, conventional methods are limited to users who post texts or images on SNS. We extract behavioral characteristics of users' browsing on the WWW from the ad-request log based on embedding techniques used in natural language processing and predict personality traits of the users from the characteristics. We verified accuracy of the estimator (MAX ROC-AUC=0.612) by cross-validation. | |
| キーワード | （和） | パーソナリティ / Web 閲覧行動の分析 / word2vec / / / / / |
| （英） | Personality / Web behavior analytics / word2vec / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 252, HCS2019-40, pp. 1-6, 2019年10月. | |
| 資料番号 | HCS2019-40 | |
| 発行日 | 2019-10-19 (HCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 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 | HCS2019-40 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | HCS |
| 開催期間 | 2019-10-26 - 2019-10-26 |
| 開催地（和） | 日本大学三軒茶屋キャンパス |
| 開催地（英） | Nihon Univ. |
| テーマ（和） | 「コミュニケーションと食および一般」 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | HCS |
| 会議コード | 2019-10-HCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 広告配信要求ログを用いたパーソナリティ推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Predicting Personality based on Ad-Request Logs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | パーソナリティ / Personality |
| キーワード(2)（和/英） | Web 閲覧行動の分析 / Web behavior analytics |
| キーワード(3)（和/英） | word2vec / word2vec |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 小林 亮博 / Akihiro Kobayashi / コバヤシ アキヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research Inc. (略称： KDDI Research Inc.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石川 雄一 / Yuichi Ishikawa / イシカワ ユウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research Inc. (略称： KDDI Research Inc.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒柳 茂 / Shigeru Kuroyanagi / クロヤナギ シゲル |
| 第3著者 所属（和/英） | Supership株式会社 (略称： Supership) Supership Inc. (略称： Supership) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 南川 敦宣 / Atsunori Minamikawa / ミナミカワ アツノリ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research Inc. (略称： KDDI Research Inc.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-10-26 10:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | HCS |
| 資料番号 | HCS2019-40 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.252 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-10-19 (HCS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]