@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217024,
 author = {海保, 拓真 and 原, 隆浩 and 黒川, 茂莉 and 米川, 慧 and 天方, 大地 and 前川, 卓也},
 issue = {40},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2022}
}