The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
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Web
閲覧行動
ン
評価
Modeling online behaviors and their reason on a recipe-site
西尾
義英
*1
藤井
絵美子
*1
安松
健
*1
NISHIO, Yoshihide FUJII, Emiko YASUMATSU, Ken
*1
ン
株式会社
Synergy Marketing, Inc.
For improving the user experience on a web service, the designer should understand about users and their goal first, and then build a model of user behaviors. In this paper, we discuss how to infer the recipe-site user attributes and their goal at which time using the service. We apply probabilistic latent semantic analysis (pLSA) on online behaviors to get their semantic classes. The result shows that classes of recipe attributes can explain the viewer’s attributes, classes of when recipes are viewed can distinguish the viewer’s mode in the day or week, and classes of screen transition can distinguish what content the user wants.
1.
め
ン 活 動 い 顧 客 理 解 粒 度 , 場全体 傾向 いう統計的 ン 毎 差 ,
消費者一人一人 ,突 詰 時間毎 変化 向 い あ . 理 消 費者 多 様 化
く,彼 , 所 消費
く 体験 い 高 変わ
挙 . , 顧客理 解 定性的 属人的
あ ,大量消費や電子的 商取引 主流 現代
再現可能 ,自動的 い .
効 考え ,様 々 元 消費者 商品 時 生 ,消費者 行
動 確率 表現 ン [石垣 2011] い
う手法 あ .
稿 , ン 題 ,
ン 構築方法 い 述 .
2.
ン
概要
2.1 ン 目的と想定 る 概念的構造
顧 客 理 解 動 機
体験 改善 , 的 利用 う
あ . 利用 目的 知
最 重要 考え .利用 目的 家族構 ,料理 や価値観 い 要素 く,料理 わ 生活 や 日 気分 い 要素 時々刻々 変わ
考え . 考え 概念的 表現
1 示 .
2.2 構築 必要 ータと収集方法
(1) ー 属性
ン 非会員制 あ , い
知 ン 調査 行う .
(2) ー オ
う 状 況 う 目的 持 う
利 用 , いう知 識 う 限 定 的
得 い. ン 調査 質問者
想 定 範 あ い 言 語 化 範 把
握 い可能性 あ . 研究 ン 回答者
ン 力者 募集 , ン 行う 補
う . (3) ー 行動
一般 Web 見 い
表示 い いう情報 得 . 非会員制
い 毎 行動 識別 Cookie 使う方法
あ . ン 調 査 ン ン 実 施 回 答 者 ID(Cookie
ID) Cookie 書 込 く,回答者 ウ Cookie ID
訪 問 度 送信 う , 側
ID 書 込 う く. う
属性 行動 関連付 .
組 限界 , Cookie 送信
拒否 点, 実際 , 注目
い う 分 い点, 人 く ウ
識 別 い ,異 端 使 い分 利 用
い 場 合 一 行動 追 跡 い点, 注
意 必要 あ .
3.
調査
具体的 収集方法 収集結果 い 明 .
3.1 アン ー
価値観 ワ Societas[馬場 2013] 規定 ン
,食 関 意 識 調 査 例, び 共 研 究 者 株
式会社エ 過去 実施 主婦 象 料理 関
調査 例 参 考 設問 設計 . 齢,性別,職 業,家
族構 い 属性,価値観(性格 人
間関係 時間 金,食や料理),料理 習慣や料理 連絡先：西尾 義英，[email protected]
1L3-OS-17b-1
The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
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問 う .募 集 象
ンや 通 行わ ,1300 件 回答 集
. 非 懸 賞 目 的 応 募 多 く, 用 回答 400件程度 留 .
予備調査 ン 回答 元 価値観類型 分 確
. 々 調査 基 く日 人 均 比較 ,
ン 特徴 #5-2 社交的 堅実
(余裕 あ 専業主婦 ) 強く表 確
.
3.2 インタ ー
ン 特徴 あ 価値観類型#5-2 ,#5-2 比較 的近い主婦的 価値観類型#5-1 強い回答者 ン
象 , 条件 30〜40 代前半 , 小学生 子供 い (専業) 主婦 揃え 3 定 .訪問 ン
実 施 結 果,主 婦 生 活 ン 一 日 中
数 う 背景 あ 把握
.
(1) 10時頃～昼
家族 送 出 後,掃除 洗濯 家 合 間 ,気分転
換 見 ン 得
(2) 16時頃を中心と る夕方
慣 い料 理 作 , , 料理 ,忘
調味料 配合 確 等 見
(3) 21時以降
子 供 寝 後,落 着 い 明 日 以 降 考 え
,食 発注 調 .
,料理 高 い 詳 細 情報 要
,料 理 写真 見 い いう意 見 あ . 理 写 真 見 ば 作 方 分 ,盛 参 考 ,新 い 料 理
ン い いう 挙 ,実際 料理
検索結果一覧 閲覧 い いう 分 .
3.3 ア セス
ン Cookie ID 記録 始
2013 9 以降 , 期間 分析 象 .
利用可能 情報 Cookie ID, 日時, ( ン 元
URL),URL,検 索 検 索 ワ ( 取 場 合
)等 , URL 内容 無関係
( エ 文字列) 除去 .
URL ID 確
. 写 真, 料,栄 養価,作 方 いう情 報 含
,検索用 ,料理 種類や調理 方法,関係 季節 ン ,
美容や健康 い 効用 い 情報 付
い .今回 処理 や , 情報
属性変数 使用 .
4.
分析
集 ,概念 構
変数 候補 関係 確 .
4.1 ー 属性と行動 関連付け
分析 や 閲覧 絞 , 閲覧
特徴 属性 関 係 調 ,料 理 習慣 や , 料理 価値観 い 現 考え .
具体的 , Cookie ID 閲覧 検索
情報 pLSA(確率的潜在 分析) 行う.情報量基準
(AIC) 数 8 結果 用 ,Cookie ID毎 所
属 確 率 属 性 無(1/0) 相 関 分 析 行
.Cookie ID pLSA 共起行列 損率
高 く,解 釈 用 .分 析結 果 定 性 的 解釈 結果 表 1 示 .
表 1
# 特徴 特徴
1 焼
菓子
ン 使 菓子
調 理 頻 度 料 理
/食 金 掛
良い
2 ン 使わ
い 菓子
健 全 食 い/ 人 教わ
3 物 煮物 や 味 噌
,煮物 い
食 団 重視/ 食 安く抑え い
4 西 洋 焼 料 理
や 向 ン 使 う う 西洋料理
料 理 自 己 表 現/健 康 配慮
5 副菜 料 理 昔 い /
出 くい食 ぶ
6 主菜 晩 飯 団 食 /料 理 省
力 /調理
7 中 華 エ
麺類
中 華 料 理 や 東 南
使 料
理,麺 類 含
料理 感 あ /
調味料 わ
8 炊 込 飯や
司
料 理 /食
わ 薄い
4.2 生活パターンと閲覧傾向 関係
主 婦 生 活 ン 関 ン 調 査 , 閲覧 曜日や時間帯 傾向 ,生活時間 来 利
用目的 生 考え .閲覧 日時 曜日
時 間 散 化 変 数(SUN00～SAT23) 生 ,閲 覧
ID pLSA 実施 .情報量基準(AIC) 基 数 7 結果 用 .時間帯特徴 見 ,時間帯
時確率 2 示 .
大 方,夜 間,休 日(土日) いう ン 見 え, 概 想定通 あ . 水曜,木曜,金曜 午前 10時
持 抽 出 . ン ン 更新 関
連 推測 ,息抜 見 い いう仮
い 考 え . 割 振 , 検
索 特徴 見 わ 以 う 傾向 見
.
方⇒主菜や副菜 比較的手間 掛 い
夜間⇒ 中心 や ン 向
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休日⇒特徴 薄い ,副菜 減 ,麺類 わ 増え
水,木,金午前⇒和食 物や副菜 多く エ 向
4.3 画面遷移 見る イ 利用目的
前 分析 象 い , ン
見 い いう い 分
, 閲 覧 以 行 動 い 分 析 必 要 あ .
今回 , 移先 URL ン 分類 試
. 流入経路 内 主 画面 移 ン
見 ば, あ 瞬 間 利 用目的
関係 い 考え あ . 様 数k 変え
pLSA 実施 ,AIC 数6 結果 用 .
解釈 表 2 示 . 表 2 画面 移
# 主 移元 主 移先
1 検索 流入 Google
2 健康 健 康
や献立検索
エ
3 ン
4 閲覧
※ ： あ 沿
一覧
5 気 入 経 無
6 検 索 結 果 巡 回
検索
※ 内検索
検索結 果
,分析 あ ,共起行列 損率
いく 丸 処理 行 .
部 流入 ン 残
(～/recipes/99999) 多 数 ン ン
階 層 的 現 場 合, ン ン 種 類 分 階 層(～
/recipes/) 残
4.4 コ ン 実験
分 析 検 証 , 変 更 え
行 動 変 え う 実 験 .
属 性 推 定 多 く 行 動 必 要 考 え ,
時間帯 画面 移 基 い ,
表示 勧 表示 制御 いう方針 立 .
(1) 実験方法
大 改変 え 困 ,あ
勧 固定 最大 3 いう制約
実験 行う. 全 8055 件 時間帯 び 画面 移 MAP 割 当 , 7 び6
ン 作 . ン 毎 ン 一 致
中 勧 3 く. 全
体 ン 2:2:1 比率 3 分 ,一
時間帯 基 く 勧 設定, 目
画 面 移 様 勧 設 定,
目 比較 象 ,全 勧
3 設定 .
勧 出 方 針 ,類 似 勧
いう方 針 .具体的 , 士 最長共通部 分列
(LCS)距 検 索 列 士 ン 距
和 間 距 定義 ,距 近い 3 件
抽出 いう方法 あ . 全 ぶ方 均的
ン 率 高い 考え , 閲覧
条件(時間 帯 画面 移) 場合 応
ン ン 率 回 知 い い
う仮定 置 , 実験 確 .
計測期間 2014 2 17日 2014 3 2日 2 間 あ .
(2) 実験結果
前 置 い 仮 定 否 定 的 結 果 得 .
基 く ン 内 類似度 基準 勧 ぶ
いう方法 , 閲覧状況 あ ,全
勧 ぶ方法 回 .
,閲 覧 状 況 ン 率 差 あ
確 (表 3,4). 閲覧状況 異 閲覧 中
以 興味 示 う , , ン 方針
い う 異 いう 示唆 い .類似 ン 効 や い ,時 間 帯 言 う 木 曜
午前 び 夜間 ,画面 移 言う ン
, 気 入 経 , 健 康 ,
閲覧 , あ 分 . 表 3時間帯 別
ン 率
率
木曜午前 0.109
夜間 0.102
休日 0.083
0.083
方 0.069
金曜午前 0.058
水曜午前 0.054
表 4画面 移 別
ン 率
率
ン 0.291
気 入 経 0.177
健康 0.144
閲覧 0.099
検索結果 巡回 0.055
検索 流入 0.051
5.
とめ
5.1 分析 結論
4 節 行 分 析 結 果 ,行 動 用 い , 属性やあ 瞬間 閲覧目的 推測 う いう 感 触 得 . , 用 性 いう面 予 測 情 報量や予測精度 定量的 評価 いう課題 残 .
5.2 構築 試
や 属 性 利 用 目 的 予 測
構築 く,2013 12 , ン
利 用 目 的 問 う追 ン 行 .利 用 目 的 複 数 択 式 ン 調 査 元 択 肢 設 計 . 紐付 可能 回答者 20 人程度 あ
, 評価 保留 い .
5.3 今後 課題
研究 通 収集 統合 組 や 分析
流 作 , 足 い .
季節性 考慮 最 1 分 必要 あ う ,
紐付 ン 確率 構築
The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014
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今後 増や 改 構築 ,
改善 通 検証 行 い い.
謝辞
研究 株式会社エ 共 研究 . 社 各
種 提供 , ン 設計 実施
分析, び 一部 分析 担当く い .
検討 や実 験 い 多大 力 い い , 感謝 意 表 .
, 論文 社 分 析結果 使用 ,編集 筆者 あ ,文責 全 筆者 あ .
参考文献
[石垣 2011] 石垣司,竹中毅, 陽一: 日常購買行動 関
大 規 模 融 合 顧 客 行 動 予 測 実
支援 ン 技術，人工知能学
会論文 26 巻，2011．
[馬場 2013] 馬場 彩子, ン ,谷 泰郎: 社会
