ECサイトにおける店舗推薦システムに向けた類似店舗抽出手法 The Similar Store Extraction Method for The Store Recommendation System on E-Commerce

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抄録

ショッピングモール型の E コマースは数万規模の多数の店舗により構成される.店舗が販売する商品には店舗特徴 (品揃え,価格帯,テイストなど) が反映されており,幅広い商品ジャンルをカバーしている.ユーザは店舗単位で商品を閲覧することで商品ジャンルの関連性にとらわれない幅広い商品を閲覧することができる.しかし,従来の E コマースでは店舗数が膨大であるため,ユーザが興味を持つような店舗を探すことが難しいという問題がある.ユーザが興味を持つような店舗の発見性を向上させることにより,ユーザが好みと感じる商品の発見性が向上すると考えられる.そこで本稿では,ユーザが過去にアクセスした店舗に類似した店舗を推薦できるような仕組みとして,類似店舗抽出手法を提案する.評価実験では,店舗をランダムに選んだ場合と提案手法が選んだ場合の好みの店舗の発見率を比較し,提案手法の方が高い発見率となることを確認した.また,提案手法のパラメータ変化に対する発見率の関係を調査し,提案手法を実際の店舗推薦システムに応用するための知見を得た.

Shopping mall type electronic commerce sites (EC-malls) has many stores created by store owners. The products on each store reflect the characteristics of the stores (selection, pricing, styles, etc.). And each store covers a wide range of product categories. Customers can view the items in the store unit, and can search for a wide range of items. However, it is difficult to identify preferred stores, because EC-Mall has many stores. We thought customers can search for favorite items if they can find preferred stores. In this paper, we proposed the similar store extraction method for the store recommendation system. In order to validate the effectiveness of the method, we conducted comparative experiments with store recommender system used the method and the random recommender system. The results show that the system used the proposed method finds preferred stores better, and the system has favorable conditions.

収録刊行物

  • 情報処理学会研究報告. HCI, ヒューマンコンピュータインタラクション研究会報告  

    情報処理学会研究報告. HCI, ヒューマンコンピュータインタラクション研究会報告 2015-HCI-162(13), 1-8, 2015-03-06 

    一般社団法人情報処理学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009882458
  • NII書誌ID(NCID)
    AA1221543X
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    09196072
  • データ提供元
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