論 文Papers

WORKSHOP (DOMESTIC)

Hawkes 過程とトピックモデルによる検索数の予測

岩田晟(神戸大),江口浩二(神戸大),藤田澄男

ARG 第14回Webインテリジェンスとインタラクション研究会, 2019/6

Category:

データサイエンス (Data Science)

Abstract:
インターネット上で検索クエリを投入するとき,あるクエリの影響によって他のクエリの発生が起きることがあ る.本稿ではそのような検索クエリの影響を表すため,点過程の一種であるHawkes 過程の枝因子に着目し, その枝因子を用いて,どれほど今後,検索されかを予測する.Hawkes 過程の枝因子はある事象の発生によりど れほどの事象数が発生するかを表す.LDA-Hawkes モデルにて各クエリがどのトピックに属するか推定したの ち,枝因子を用いることで検索クエリの今度発生する事象数,すなわち,今後,どれほど検索されるかを予測す る.このとき予測され検索数はトピックごとの検索数であるため,分野(トピック) ごとの流行を予測すること もできる. 本稿では,Yahoo!Japan のクエリログの一部を用いた実験の結果を報告する.