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カンファレンス (国内) 大規模アクセスログを用いた映画視聴行動を促すレビューの特徴分析
伊藤 翔 (青学大), 莊司 慶行 (青学大), 藤田 澄男, MartinJ. Dursty (青学大)
第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2020)
2020.3.2
本論文では，実サービスのアクセスログから，実際に読み手の行動を誘発したレビューの特徴を分析する． Yahoo! JAPAN の「Yahoo!映画」サービスでは，毎日数多くの利用者が映画レビューを読み，その後，配信サイトで 映画を視聴している．そこで，アクセス履歴から個別のレビューにアクセスした直後に配信サイトにアクセスしてい るログを抽出することで，実際に視聴行動を起こさせたレビューを特定した．このようなレビューを映画視聴行動を 促すレビューであると仮定し，任意のレビューに対して，視聴行動を促すかを判定するランダムフォレスト分類器を 学習した．60 日分以上に及ぶ大規模な実データを用いた交差検証により，各特徴の重要度を算出した．これにより， どのような内容，投稿者，対象を持つレビューが読者の映画視聴を促すか明らかにした．
Paper : 大規模アクセスログを用いた映画視聴行動を促すレビューの特徴分析 （外部サイト）