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美容品レビューのクリック予測に向けたマルチモーダルデータの利用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214066
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2140662cce533a-8272-48c9-b154-7eb715ca3eab
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL21251003.pdf (1.7 MB)
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2021-11-24 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 美容品レビューのクリック予測に向けたマルチモーダルデータの利用 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Using Multimodal Data to Predict Clicks in Beauty Product Reviews | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | マルチモーダル | |||||||||||
| 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 | ||||||||||||
| 東京都立大学／株式会社AppBrew | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京都立大学 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 東京都立大学 | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Tokyo Metropolitan University / AppBrew, Inc. | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Tokyo Metropolitan University | ||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||
| en | ||||||||||||
| Tokyo Metropolitan University | ||||||||||||
| 著者名 |
平尾, 礼央
× 平尾, 礼央
× 小町, 守
× 岡, 照晃
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 商品レビューサイトのような CGM（Consumer Generated Media）サービスの維持には，ユーザの継続的獲得・確保が求められ，ユーザの欲するコンテンツを常に把握し提供し続けていくことが重要である．類似の分野として，ログデータに基づくオンライン広告のクリック率（Click-Through Rate; CTR）予測の研究がある．これに対し CGM ではサービス内に掲載されているテキストの情報や，表示されている画像の情報もユーザ行動に強く影響すると考えられる．そこで本稿では，美容品レビューサービス LIPS を対象に，ログデータだけでなくサービス内の画像データやテキストデータも取り入れた CTR 予測モデルを構築し，それぞれの情報が CTR に与える影響について分析を行なった． | |||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | In order to maintain Consumer Generated Media (CGM) services such as product review sites, it is important to understand user's interests and provide the content that users want in order to continuously acquire and keep users. In the field of online advertisement, there are many researches on predicting Click-Through Rate (CTR) using metadata based on system logs. However, in the field of CGM, unlike advertisement, we cannot ignore the influence of the attractiveness of the text and images displayed in the service on user behavior. In this paper, we developed a CTR prediction model for a beauty product review service, LIPS, that incorporates not only metadata but also images and texts in the service, and analyzed the effectiveness of each piece of information. | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2021-NL-251, 号 3, p. 1-7, 発行日 2021-11-24 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8779 | |||||||||||
| 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 | |||||||||||
