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講演抄録/キーワード
講演名 2007-06-29 10:00
顧客生涯価値を高めるためのリコメンデーション法
岩田具治斉藤和巳山田武士NTT
抄録 (和) オンラインストアの収益を向上させるためには,顧客生涯価値(LTV)を高めることが重要である.従来のリコメンデーション法はユーザの興味と最も適合する商品を推薦する.しかしながら,従来法により必ずしもLTVが高まるとは限らない.本研究では,LTVが上昇する確率を最大化する新たなリコメンデーション法を提案する.提案法では,まずLTVの高いユーザに特徴的な購買パターンを抽出する.そして,抽出されたパターンと同じような購買行動になるように商品を推薦する.生存時間解析を応用し,ログデータから効率的に購買パターンの抽出を行う.また,効果的なリコメンデーションにするため,最大エントロピーモデルを用いてユーザの嗜好を推定する.LTVが高まることはユーザがサービスに満足した結果であるため,提案法はオンラインストアだけでなく,ユーザにとっても好ましいリコメンデーションである.音楽配信サイトの実ログデータを用い,提案法の有効性を示す. 
(英) It is important for online stores to improve Customer Lifetime Value (LTV) if they are to increase their profits. Conventional recommendation methods suggest items that best coincide with user's interests to maximize the purchase probability, and this does not necessarily help to improve LTV. We present a novel recommendation method that maximizes the probability of the LTV being improved, which can apply to both of measured and subscription services. Our method finds frequent purchase patterns among high LTV users, and recommends items for a new user that simulate the found patterns. Using survival analysis techniques, we efficiently extract information from log data to find the patterns. Furthermore, we infer a user's interests from purchase histories based on maximum entropy models, and use these interests to improve the recommendations. Since a higher LTV is the result of greater user satisfaction, our method benefits users as well as online stores. We evaluate our method using two sets of real log data of a music distribution service.
キーワード (和) 推薦システム / 協調フィルタリング / 顧客生涯価値 / 最大エントロピーモデル / 生存時間解析 / / /  
(英) Recommender System / Collaborative Filtering / Customer Lifetime Value / Maximum Entropy Model / Survival Analysis / / /  
文献情報 信学技報, vol. 107, no. 115, PRMU2007-37, pp. 57-62, 2007年6月.
資料番号 PRMU2007-37 
発行日 2007-06-21 (DE, PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 PRMU DE  
開催期間 2007-06-28 - 2007-06-29 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido Univ. 
テーマ(和) データ工学とメディア理解との融合 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2007-06-PRMU-DE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 顧客生涯価値を高めるためのリコメンデーション法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Recommendation Method for Improving Customer Lifetime Value 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 推薦システム / Recommender System  
キーワード(2)(和/英) 協調フィルタリング / Collaborative Filtering  
キーワード(3)(和/英) 顧客生涯価値 / Customer Lifetime Value  
キーワード(4)(和/英) 最大エントロピーモデル / Maximum Entropy Model  
キーワード(5)(和/英) 生存時間解析 / Survival Analysis  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩田 具治 / Tomoharu Iwata / イワタ トモハル
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 斉藤 和巳 / Kazumi Saito / サイトウ カズミ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 武士 / Takeshi Yamada / ヤマダ タケシ
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
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講演者
発表日時 2007-06-29 10:00:00 
発表時間 30 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 IEICE-DE2007-11,IEICE-PRMU2007-37 
巻番号(vol) IEICE-107 
号番号(no) no.114(DE), no.115(PRMU) 
ページ範囲 pp.57-62 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-DE-2007-06-21,IEICE-PRMU-2007-06-21 


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