B2Bオークションにおける商品推薦に向けたMultiRecによるユーザ別入札行動予測

• Item type: Branch(1)
• 公開日: 2023-03-09
• タイトル: B2Bオークションにおける商品推薦に向けたMultiRecによるユーザ別入札行動予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Prediction of Bidding Behavior by User with MultiRec for Product Recommendation in B2B Auctions
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 北海道大学 工学部
• 著者所属: 北海道大学 大学院情報科学院
• 著者所属: 北海道大学 大学院情報科学院
• 著者所属: 北海道大学 大学院情報科学院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Engineering ,Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Technology,Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Technology,Hokkaido University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Information Science and Technology,Hokkaido University
• 著者名: 音喜多, 俊平; 横山 想一郎; 山下, 倫央; 川村, 秀憲
• 著者名(英): Shumpei, Otokita; Soichiro, Yokoyama; Tomohisa, Yamashita; Hidenori, Kawamura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 中古ブランド品のB2Bオークションでは，多数のアイテムのオークションが並列して実施されるため，参加者はすべてのアイテムの価値を検討することが困難であり，入札するアイテムの選択や，留保価格の適切な設定が課題である．本稿では，こうした課題を入札アイテムの推薦や留保価格に対する不落札率の推定により解決するため，オークションにおける多関係推薦モデルMultiRecを用いたユーザ別入札行動予測をオークションデータに適用し，その精度から利用可能性を検証した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In B2B auctions of brand-name items, participants have difficulty in considering the value of all items because many items are auctioned in parallel, making the selection of items to bid on and the appropriate setting of reserve prices challenges. In this paper, to solve these problems by recommending items to bid on and estimating the percentage of unsuccessful bids relative to the reserve price, we applied the multi-relational recommendation model MultiRec to auction data to predict bidding behavior by user, and examined its accuracy and usability in auction data.
• 書誌情報: 行動変容と社会システム vol.09; 巻 2023, 発行日 2023-03-09
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会