| 講演名 | 2007-06-29 顧客生涯価値を高めるためのリコメンデーション法(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合) 岩田 具治, 斉藤 和巳, 山田 武士, |
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| 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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Recommender System / Collaborative Filtering / Customer Lifetime Value / Maximum Entropy / Survival Analysis |
| 資料番号 | DE2007-11,PRMU2007-37 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
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| 開催期間 | 2007/6/21(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Data Engineering (DE) |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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(一般セッション,データ工学とメディア理解との融合) |
| 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（和） | |
| 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 |
| キーワード(5)（和/英） | 生存時間解析 / Survival Analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岩田 具治 / Tomoharu IWATA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Corporation, NTT Communication Science Laboratories |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 斉藤 和巳 / Kazumi SAITO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Corporation, NTT Communication Science Laboratories |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 山田 武士 / Takeshi YAMADA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Corporation, NTT Communication Science Laboratories |
| 発表年月日 | 2007-06-29 |
| 資料番号 | DE2007-11,PRMU2007-37 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 114 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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