論 文Papers

CONFERENCE (DOMESTIC)

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

Category:

情報検索 (Information Retrieval) データサイエンス (Data Science)

Abstract:
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.
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