6 0 0 0 OA 行動経済学的な知見を用いた消費者の情報探索行動の予測とレコメンデーション法の開発
- 著者
- 高畑 圭祐 星野 崇宏 柳 博俊 渋谷 友磯子
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
- 巻号頁・発行日
- vol.31, 2017
既存のレコメンデーションシステムの問題点として、消費者に既知の情報を提示してしまうことや情報収集行動での閲覧内容と実際に購入したい内容が同一ではないことを無視した学習と提示を行う可能性があることにある。本研究では統計的機械学習のモデルに行動経済学的な知見を導入することでこの問題を回避するレコメンデーションシステムを開発し、中古車自動車情報提供サイトの大規模データに適用した解析例を報告する。
1 0 0 0 OA 異質性を考慮した適応的な実験デザインとそこでの介入効果推定
- 著者
- 柳 博俊 星野 崇宏 高畑 圭佑
- 出版者
- 人工知能学会
- 雑誌
- 2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
- 巻号頁・発行日
- 2018-04-12
本稿では顧客行動データを用いたWeb上でのマーケティングについての研究の1ケースとして,大手中古車販売サイトである中古車鑑定グーネットサイト上での介入実験施策について報告する. 介入実験では最終目標であるCV率の上昇への貢献を目標とし,中古車鑑定グーネットのトップページにLDAを用いた閲覧車種傾向に基づくリコメンドと文脈付きバンディットを用いたリコメンドの2パターン用意して行う. 前者では価格 / 色など異なる要素を用いた複数パターンのLDAベースのリコメンドを用意し車種を推薦する.一方後者では,リコメンドをクリックさせることによって, 言語化できていない自分の好みや、それまで知らなかった検索領域が顕在化されることを目的とする.またリコメンドの方法にはサイト閲覧者の閲覧集中度を表現するHHIなどをcontextとして与えた文脈付き多腕バンディットアルゴリズムを使用する.また,文脈付きバンディットアルゴリズムを用いるパターンにおいてはリコメンドのクリックをしてからCVに至るまでの因果関係を仮定し,リコメンド情報が顧客の情報探索を進め,最終的なCV率を上昇させたかについての効果検証を行う.