@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00224675,
 author = {音喜多, 俊平 and 横山 想一郎 and 山下, 倫央 and 川村, 秀憲 and Shumpei, Otokita and Soichiro, Yokoyama and Tomohisa, Yamashita and Hidenori, Kawamura},
 book = {行動変容と社会システム vol.09},
 month = {Mar},
 note = {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．, 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.},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2023},
 year = {2023}
}