| 講演名 | 2018-06-13 非負値行列因子分解とMDL規準によるマーケットプレイスのためのデータ解析 荒野 洋輔(九大), 三宅 悠介(GMOペパボ), 川喜田 雅則(九大), 竹内 純一(九大), |
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| 抄録(和) | 山内らが開発した記述長最小規準(MDL規準)による非負値行列因子分解(NMF)のランク選択[Yamauchi et al., 2012] を，マーケットプレイスのユーザ行動データに適用した結果について報告する．山内らは，マルウェアに感染したホスト群の検知を目的としたトラフィックデータの解析において，MDL規準によるNMFのランク選択法を提案し，実データを用いた実験で有効性を示した．これは同一マルウェアに感染したホスト群が似通った通信を行うことから，それが1つのクラスタとしてとして抽出されることに基づく．本論文では，ハンドメイドマーケットminneにおける商品推薦を目的に，ユーザ行動データに同手法を適用した結果について述べる．minneは幅広いハンドメイド商品を扱っており，同一商品の在庫数が少ないため，単純な協調フィルターに比して，NMFによるクラスタリングが有効に働くことが期待されるが，今回の試験適用では，想定していなかった「特定の作品に対して定期的に評価の水増し操作を行うユーザー群」が1クラスタとして検知される事例を多数観測した．この結果を受け，検知されたユーザ群の特徴を解析し，それらを自動検知するエンジンを開発した． |
| 抄録(英) | The rank selection method for non-negative matrix factorization (NMF) based on MDL criterion which was proposed by [Yamauchi et al., 2012], is applied to user action data of market places. Yamauchi et al. proposed an MDL criterion for NMF in their research for detection of cooperative actions of hosts infected with single malware, and successfully applied their NMF with the MDL criterion to real traffic data. In this paper, we apply their method to user action data of hand made market ``minne'' for the purpose of recommendation of items on sale. Minne deals various hand made products, for each of which there are a few identical items. Hence it is expected that usual recommendation method based on such as simple cooperative filters is not effective and that NMF based clustering helps. However, in our trial experiments, we did not find useful clusters for recommendation, but many clusters consists of users who try to make particular items look like more popular than they actually are. Seeing this results, we study the property of such users and develop an engine to detect them. |
| キーワード(和) | 非負値行列因子分解 / 記号長最小規準 / マーケットプレイス / 推薦システム |
| キーワード(英) | Non-negative Matrix Factorization / MDL criterion / market place / recommendation |
| 資料番号 | IBISML2018-8 |
| 発行日 | 2018-06-06 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / IBISML / IPSJ-BIO / IPSJ-MPS |
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| 開催期間 | 2018/6/13(から3日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 委員長氏名（和） | 平田 豊(中部大) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) / 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Bioinformatics and Genomics / Special Interest Group on Mathematical Modeling and Problem Solving |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 非負値行列因子分解とMDL規準によるマーケットプレイスのためのデータ解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Data Analysis for Market Places by Non-negative Matrix Factorization and MDL Criterion |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 非負値行列因子分解 / Non-negative Matrix Factorization |
| キーワード(2)（和/英） | 記号長最小規準 / MDL criterion |
| キーワード(3)（和/英） | マーケットプレイス / market place |
| キーワード(4)（和/英） | 推薦システム / recommendation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 荒野 洋輔 / Yosuke Arano |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 三宅 悠介 / Yusuke Miyake |
| 第 2 著者 所属（和/英） | GMOペパボ株式会社(略称：GMOペパボ) GMO Pepabo, Inc.(略称：GMO Pepabo) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 川喜田 雅則 / Masanori Kawakita |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 竹内 純一 / Jun'ichi Takeuchi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 九州大学(略称：九大) Kyushu University(略称：Kyushu Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-06-13 |
| 資料番号 | IBISML2018-8 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | IBISML-81 |
| ページ範囲 | pp.53-60(IBISML), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-06-06 (IBISML) |