購買検索ログを使用した注釈付きカテゴリの提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-09-11
• タイトル: 購買検索ログを使用した注釈付きカテゴリの提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Recommendation of Annotated Categories using Purchase Seach Logs
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 自然言語処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 筑波大学情報学群知識情報・図書館学類
• 著者所属: 筑波大学図書館情報メディア研究科
• 著者所属: 東京工科大学コンピュータサイエンス学部
• 著者所属: 筑波大学図書館情報メディア系
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者名: 小林, 滉河; 野崎, 祐里; 伏見, 卓恭; 佐藤, 哲司
• 著者名(英): Kouga, Kobayashi; Yuri Nozaki; Takayasu, Fushimi; Tetsuji, Satoh
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ショッピングサイトでの商品検索では，ユーザは数多くの商品から自分の望む商品を探さなければならない．現在，商品を絞り込む方法の一つとしてユーザがカテゴリを選択し，その中で商品に関係のあるクエリを投稿するという形が取られている．しかしカテゴリを選んだ後，クエリを投稿するような絞込み方では，ユーザはショッピングサイトに存在するカテゴリの事前知識が必要になる．本論文では，ユーザが商品に関係するクエリを投稿した後に， クエリログから生成した新たなカテゴリと関係の深い単語を推薦することで，カテゴリ検索とキーワード検索の融合を目指した新たな検索方法を提案する．実データを用いた評価実験により，推薦により提案されるカテゴリが十分な情報量を持つことを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Customers need prior knowledge of the categories in order to narrow down search results in the shopping site. In this paper, we propose a new search method aiming for fusion of category search and keyword search by recommending words deeply related to the new category generated from the query log after the customer posts the query related to the product suggest. Evaluation experiment using actual data shows that the category proposed by recommendation has sufficient information quantity.
• 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: AN10114171
• 書誌情報: 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）; 巻 2017-IFAT-128, 号 12, p. 1-6, 発行日 2017-09-11
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8884
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会