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変化する場合が多い.本研究では,嗜好の変化に対応した新しい推薦手法を実現し,個々のユーザの嗜好が変化するような商品提示を行うことで,サイト滞在時間を延ばし,販売機会の増加を図ることを目指す.そのため,本論文では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,嗜好の変化を反映可能なクラスタの特徴量を特定し,これに基づいてエージェントによる嗜好の変化を提案手法により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

  • 研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

    研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) 2009-MPS-75(27), 1-6, 2009-09-03

    情報処理学会

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110007993843
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10505667
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Technical Report
  • ISSN
    09196072
  • NDL 記事登録ID
    024777411
  • NDL 請求記号
    YH247-911
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS  IPSJ 
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