| 講演名 | 2008-06-30 検索キーワード入力履歴に基づく嗜好セグメント推定(「Webインテリジェンス」及び一般) 深澤 佑介, 長沼 武史, 倉掛 正治, |
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| 抄録(和) | 個人適応型のサービスを実現する一手法として「行動ターゲティング手法」が注目されている.高精度な行動ターゲティングを実現するためには,行動履歴からユーザの嗜好をモデル化した嗜好セグメントへの割当ルールの構築が重要となる.従来,嗜好セグメントの対象とするユーザを集めアンケート調査による割当ルールの構築が行われてきたが,次に述べる2つの問題あった.1つ目には,嗜好セグメントで対象とするユーザの定義が曖昧なため収集対象ユーザの網羅性に欠けていた.2つ目には,嗜好セグメントに対する行動履歴の収集基準が曖昧なため,他セグメントとの識別性能が低い行動履歴を割当ルールとして収集するおそれがあった.そこで本稿では,1つ目の課題について,嗜好セグメントが対象とするユーザの種類を行動の観点から網羅的に抽出することにより解決する.ここでは,大阪大学溝口研究室と共同で開発したタスクの語彙集で定義された語彙を用いた手法を提案する.2つ目の課題について,アンケート調査結果から,1つ目の課題で定義したユーザ行動以外のユーザから得られた行動履歴を排除することにより解決する.最後に,定義したユーザ行動の網羅性および収集した行動履歴の識別性能の観点で提案手法の有効性を評価する. |
| 抄録(英) | Behavioral targeting method, which delivers advertisement/information according to preference segmentation estimated by user's web activity, has been paid attention intensively. The construction of estimation-rule of preference segmentation is the key to realize high precision behavioral targeting. In a past, estimation-rule has been built based on subject interview; however, there are a couple of possible problems. One of them is to collect the estimation-rule from non-target subject because of the difference of the way subject and architect think the area of the preference each segmentation holds. To solve this problem, we utilize generalized task library, which we constructed with Mizoguchi-Lab at Osaka univ. in order to define the action broadly for every preference segmentation. The other problem is that the ambiguousness of the criteria to collect web activity history for each preference segmentation causes the collection of which cannot identify one preference segmentation. We solve this problem by excluding the web activity history collected with non-defined action. Finally, we evaluate the efficiency of our method from the viewpoint of coverage of the definition of the action and validity of the web activity history collected. |
| キーワード(和) | 行動ターゲティング / 嗜好推定 / 情報検索 |
| キーワード(英) | Behavioral targeting / Preference estimation / Information retrieval |
| 資料番号 | AI2008-7 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
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| 開催期間 | 2008/6/23(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 検索キーワード入力履歴に基づく嗜好セグメント推定(「Webインテリジェンス」及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Preference Segmentation Based on User Search History |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 行動ターゲティング / Behavioral targeting |
| キーワード(2)（和/英） | 嗜好推定 / Preference estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 情報検索 / Information retrieval |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 深澤 佑介 / Yusuke Fukazawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTTドコモサービス&ソリューション開発部 NTTDoCoMo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長沼 武史 / Takefumi Naganuma |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTTドコモサービス&ソリューション開発部 NTTDoCoMo |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 倉掛 正治 / Shoji Kurakake |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NTTドコモサービス&ソリューション開発部 NTTDoCoMo |
| 発表年月日 | 2008-06-30 |
| 資料番号 | AI2008-7 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 119 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |