スマートフォンでの効率的な商品選別を目的としたユーザの振舞いに基づく閲覧リスト最適化手法

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2015-12-28
• タイトル: スマートフォンでの効率的な商品選別を目的としたユーザの振舞いに基づく閲覧リスト最適化手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Optimization Method for Browsing List to Support Effective Product Selection Based on Behaviors on Smartphone
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] スマートフォン，暗黙的フィードバック，適合フィードバック，振舞い分析，商品リストの最適化
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 九州大学大学院芸術工学府
• 著者所属: 九州大学大学院芸術工学研究院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Design, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Design, Kyushu University
• 著者名: 顔, 洪; 牛尼, 剛聡
• 著者名(英): Hong, Yan; Taketoshi, Ushiama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，スマートフォンによるオンラインショッピングの利用者が増大している．オンラインショッピングでは，ユーザが興味を持たない商品も含む大量の商品から構成される商品リストを閲覧して，購入する商品を決定することが多い．しかし，スマートフォンは画面が小さく，操作性が高くないため，このリストから商品を効率的に選別できないという問題がある．本論文では，ユーザによるスマートフォン上の効率的な商品選別を支援することを目的に，スマートフォン上で閲覧する際の振舞いに基づいて，商品リストの未読部分を動的に最適化する手法を提案する．本手法では，商品リストの最適化を実現するために，(1)ユーザの閲覧時の振舞いを利用して既読商品に対するユーザの評価を自動的に推定し，(2)推定された評価に基づいてユーザの購買意図を推定し商品リストの未読部分においてユーザの興味がある可能性が高い商品を優先的に提示する．開発したプロトタイプシステムを用いた被験者実験に基づき，本手法の有効性を評価した結果，商品リストの未読部分の最適化において，提案手法は既存手法よりも効率的にスマートフォン上で商品を選別可能であることが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently the number of the users who use online shopping sites on their smartphones has been increasing. When a user searches items in online shopping, the user has to browse the long item list that may contain items that do not interest him/her. One of the important problems is that the user sometimes has difficulty in finding items that can satisfy the user because the display of the smartphone is too small to select his/her prefer items effectively. This paper proposes a method for supporting a user to select his/her prefer items from an item list on an online shopping site with his/her smartphone. For efficient selections of prefer products on a smartphone, we propose a method to dynamically optimize the unread part of a product list, based on the browsing behaviors on the read part. Our methods consists of the following functions: (1) automatically estimating the user's interests on a product by utilizing the user's browsing behaviors; (2) estimating the user's intention of shopping based on the estimated interests on the browsed products, and reconstruct the unread part of the list for effective selection. The experimental results with our prototype system show the performance of the proposed method is better than the baselines.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464847
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌データベース（TOD）; 巻 8, 号 4, p. 1-15, 発行日 2015-12-28
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7799
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会