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oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217024 2025-01-19T15:39:06Z 1164:2836:10841:10842

異種ドメインのユーザ・アイテムクラスタ情報を用いたペアワイズ学習に基づく購買予測手法 海保, 拓真 原, 隆浩 黒川, 茂莉 米川, 慧 天方, 大地 前川, 卓也 DPS特集号特選論文表彰式・応用システム オンラインショッピングサービス上の膨大な量のアイテムからユーザの嗜好に合うアイテムを優先して推薦するためのランキング学習は重要である．ランキング学習には，ユーザの行動情報が大量に必要となるが，実際にユーザがもつ購買履歴は非常に少ない．本論文では，広告配信サービスの閲覧履歴をクラスタリングして得られたユーザクラスタの行動特徴を利用し，購買履歴の少ないユーザへの商品推薦を可能にする購買予測手法を提案する．提案手法では，ユーザ・アイテム間の関連度予測モデルのランキング学習の際にユーザクラスタの行動特徴を利用し，推薦対象のユーザとの購買履歴がないアイテムのランキングを予測できるように学習を行う．これにより，ユーザの嗜好を捉えた商品推薦が可能となり，ユーザが購買してないアイテムの推薦によってユーザの購買率の上昇を実現する． technical report 情報処理学会 2022-03-03 application/pdf 研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS） 40 2022-DPS-190 1 7 2188-8906 AN10116224 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/217024/files/IPSJ-DPS22190040.pdf jpn