選好商品のクラスタリングに基づく嗜好の変化の検出 Detection of the Preference Shift Timing Based on Clustered Products Preferred by a User

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抄録

E-Commerce(EC)サイトでは,商品推薦を用いることで,より個々のユーザの嗜好に合った商品を提示し,売上げの向上を図っている.しかし,商品を探索中のユーザの嗜好や興味は,そのサイトへのアクセス開始時から提示された商品やその提示方法などの要因によって変化する場合がある.本論文ではユーザの嗜好がどのような要因によって変化するかを特定するため,その基礎的検討としてユーザの選好情報をクラスタリングすることで嗜好を把握し,そのクラスタリング結果の時系列変化を嗜好の変化として検出する手法について検討した.実験では,嗜好の変化を表現できるクラスタの特徴量を特定した.この特徴量に基づいて,提案手法によりエージェントによる嗜好の変化を検出可能であることを確認した.ただし,被験者実験においては,多くの被験者に対して探索のコンセプトの変化を検出することが困難であった.E-commerce sites improve their sales by presenting products that match users' preferences using recommendation methods. A user's preference may change during the shopping. In this paper, this change is called a "preference shift". However, conventional methods suppose that user's preferences are static. Here, a new method is proposed, which responds to the preference shift and this method leads users to remain at the site longer than before. This paper discusses the detection method for finding the preference shift timing based on the transition of the clustering result of the products preferred by a user. It was confirmed that the proposed method can detect the preference shift of the agents using a feature of clusters which can describe the preference shift. However, the proposed method could not detect the concept drift of actual users in the subjective experiment.

収録刊行物

  • 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)

    情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) 3(1), 25-35, 2010-01-26

    情報処理学会

被引用文献:  1件中 1-1件 を表示

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

    上田 真士 , 冨岡 亮太 , 山西 健司 , 石黒 勝彦 , 澤田 宏 , 上田 修功

    電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 111(480), 15-20, 2012-03-05

    参考文献9件

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110007989956
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11464803
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Article
  • ISSN
    1882-7780
  • NDL 記事登録ID
    024304710
  • NDL 請求記号
    YH247-812
  • データ提供元
    CJP引用  NDL  NII-ELS  IPSJ 
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