[2I6-GS-2] 機械学習: センサとユーザ補助

[2I6-GS-2-04] Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動分析モデルに関する一考察

〇伊藤 史世¹、張 志穎¹、雲居 玄道¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学)

キーワード：知識グラフ、ディープラーニング 、顧客分析、グラフ畳み込みネットワーク、Graph Attention Network

近年，ユーザの購買行動に関するデータは，購買履歴に留まらず，購買アイテムのカテゴリや店舗情報，ユーザの属性など様々な種類の補助情報が取得できる．そのため，これらを統合的に分析し，マーケティング施策へ活かすことへの期待が高まっている．このようなモデルとして，ユーザと購買アイテム，並びに補助情報との関係性をモデル化することでユーザの嗜好を学習するKnowledge Graph Attention Network（以下，KGAT）が提案されている．このモデルでは，アイテムの補助情報を用いることでユーザの嗜好に解釈を与えることができ，この解釈性はマーケティング施策の立案においても有用となり得る．しかし，KGATではユーザの属性情報については考慮されておらず，ユーザの購買行動を俯瞰するような分析には不十分であると考えられる．そこで本研究では，アイテムの補助情報を活用したKGATを，さらにユーザとその属性情報の関係性も考慮したモデルへと拡張することで，より多角的な分析を可能としたモデルを提案する．また，実際のECサイトの評価履歴データに提案手法を適用し，提案手法の有用性を示す．