著者

田中 佑典 倉島 健 藤原 靖宏 岩田 具治 澤田 宏

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.2, pp.580-593, 2017-02-15

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本稿では,シングルソースデータを入力としてユーザの購買行動を引き起こした要因を推定する手法を提案する.シングルソースデータとは,各ユーザに対して収集された購買履歴およびメディア広告の閲覧履歴である.提案モデルでは,ユーザの購買行動が(a)個人の嗜好,(b)他ユーザからの社会的影響,(c)メディア広告の影響の3つの要因を考慮した確率過程に従って生成されると仮定する.ユーザ間および企業とユーザ間の潜在的な影響関係を推定し,それらをモデルに組み込むことによってユーザの購買要因を特定する.実データを用いた評価実験では,ユーザの購買予測精度を比較することにより提案モデルの妥当性を示した.さらに,実データを用いて人気商品や影響力のあるユーザおよび企業の抽出,購買を引き起こした要因の分析,および,推定された購買要因に基づくユーザセグメントを行った結果について述べる.This paper proposes a method for inferring the factors that trigger purchases from single-source data. Single-source data are the histories of item purchases and media advertisement views for each individual. We assume a sequence of purchase events to be a stochastic process incorporating the following three factors: (a) user preference, (b) social effects received from other users, and (c) media advertising effects. As our model incorporates the latent relationships between users and advertisers, it can identify the purchase triggers. Experiments using real-world single-source data sets show that our model can achieve high prediction accuracy for purchases. We also show that our model can discover the key information, i.e., popular items, influential users, and influential advertisers, and estimate the relative impact of the three factors on purchases. Furthermore, our model can find user segments based on the estimated purchase triggers.