論 文Papers

CONFERENCE (DOMESTIC)

Paragraph Vectorを用いたウェブ上のユーザー行動のモデリング

田頭 幸浩, 小林 隼人, 小野 真吾, 田島 玲

言語処理学会第21回年次大会(NLP2015), 2015/3

Category:

自然言語処理 (Natural Language Processing) 機械学習 (Machine Learning) データサイエンス (Data Science)

Abstract:
本稿では,Paragraph Vector を用いてウェブ上の ユーザーの行動列を集約するアプローチを提案する. このアプローチでは,ユーザーをパラグラフもしくは 文書,ユーザー行動を単語と見なし,ユーザーの行動 列に対してこの自然言語処理の手法を適用する.学習 で得られたユーザーを表現する低次元の素性ベクトル は,ニュース記事のレコメンデーションや広告のクリッ ク率の予測などのユーザーに関連した各種予測タスク で共通して用いることができる.ユーザーのベクトル 表現は行動ログから教師無し学習で得ることができ るため,ウェブサイトやスマートフォンアプリ全体で はユーザーの行動ログが潤沢に得られる一方で,個々 の予測タスクの学習データが少ない場合に,このベク トル表現は有効な素性になると期待される.このアプ ローチを Yahoo! JAPAN のログをもとに作成した 2 種類のデータセットを用いて評価を行い,その有効性 を確認する.
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Paragraph Vectorを用いたウェブ上のユーザー行動のモデリング(PDF 187KB)