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[2E5-OS-1b-04] オンラインショッピングにおける評価時系列のハーディング効果とサクラを考慮した統計モデリング
キーワード：意思決定支援、評価時系列、統計モデリング
Amazonなどのオンライン・ショッピングサイトや食べログなどのレストラン情報提供サービスではユーザーからのレビューをもとに商品やレストランのスコアを計算して利用者に提供している.しかし、スコアの影響が強いため、近年、商品提供側がサクラを活用してレビューを投稿して宣伝活動を行うことでスコアの信頼性に疑問符がついている.では、サクラによりレビュー件数を増やすこと、また、レーティングを操作することは商品の購買行動を促進しているのだろうか？Amazonの4つの商品ジャンル「モバイルバッテリー」「映画」「イヤホン」「実用書」のレビュー時系列データを解析した結果を報告する.まず、レビュー数の分布が「映画」以外のジャンルではべき的な振る舞いをすること、また、レビュー投稿の確率法則をPitman-Yor過程で記述できることを示す.次に、レビュー時系列の前半にサクラレビューが多く、後半にはいないという仮定のもとでレビュー時系列の変化点を検出し、商品毎のサクラの比率、サクラの件数、変化点前後の日毎の平均レビュー数、平均スコアを評価した.
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