[4S1-GS-2] 機械学習：

[4S1-GS-2-04] 順序尺度を持つユーザ属性に対するレビューデータからの予測モデルの構築

〇袁 キン¹、楊 添翔²、邵 騰飛¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 慶応義塾大学)

キーワード：順序ロジスティック回帰、センテンス・バート、シャープ、解釈可能AI

近年，情報技術の発展により，ユーザがスポーツ施設に対するレビューが蓄積できるようになった．スポーツ施設予約サイト上の評価値や口コミデータは，顧客の満足度と嗜好を反映できる重要な情報となっている．例えば，異なる年齢層のユーザはそれぞれのニーズを持つのであれば，運営者は異なるサービスを提供するなどの施策を検討可能である．このように，利用者の属性情報は施設の事業者にとって貴重な情報であるが，属性情報は一部のユーザがしか登録しないという問題がある．スポーツ施設のユーザのスコア，満足度などの情報やユーザレビューから，ユーザの年齢層を推測できれば，様々な活用が可能になる．そこで本研究では，過去のユーザの利用履歴データやユーザレビューデータを活用すると共に，ユーザの年齢層が順序尺度を持つ変数であるという特徴を考慮したモデルを提案する．また，構築したモデルの中の特徴量の重要度を分析することで，スポーツ施設が顧客満足度向上のための要因発見を可能となる．さらに，提案手法の有効性を検証するため，実データに適用し，分析を行う.最後に，分析結果に基づき，ユーザの満足度向上やリピーターの増加への貢献が期待される.