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  1. 研究報告
  2. マルチメディア通信と分散処理(DPS)
  3. 2022
  4. 2022-DPS-190

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

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217024
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217024
0ae31916-51aa-4f3e-b025-5ddefcfdd4f3
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DPS22190040.pdf IPSJ-DPS22190040.pdf (904.8 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-03
タイトル
タイトル 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
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 DPS特集号特選論文表彰式・応用システム
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
大阪大学大学院情報科学研究科マルチメディア工学専攻
著者所属
大阪大学情報科学研究科
著者所属
株式会社KDDI総合研究所
著者所属
株式会社KDDI総合研究所
著者所属
大阪大学情報科学研究科
著者所属
大阪大学情報科学研究科
著者名 海保, 拓真

× 海保, 拓真

海保, 拓真

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原, 隆浩

× 原, 隆浩

原, 隆浩

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黒川, 茂莉

× 黒川, 茂莉

黒川, 茂莉

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米川, 慧

× 米川, 慧

米川, 慧

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天方, 大地

× 天方, 大地

天方, 大地

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前川, 卓也

× 前川, 卓也

前川, 卓也

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 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.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10116224
書誌情報 研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)

巻 2022-DPS-190, 号 40, p. 1-7, 発行日 2022-03-03
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8906
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
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Ver.1 2025-01-19 15:39:05.604884
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