[2G3-GS-2e] 機械学習：予測

[2G3-GS-2e-02] ユーザの嗜好とネットワーク構造を考慮した行動分析モデルに関するー考察

〇宋 林鑫¹、齊藤 芙佑¹、山下 遥²、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 上智大学)

キーワード：機械学習、行動分析、ソーシャルネットワーク、マーケティング、ECサイト

近年，多くのECサイトでは，ユーザの購買履歴や商品・店舗に対する評価に関する情報が蓄積されている．それらを活用しユーザの行動履歴を適切に分析することで，市場の理解やユーザごとにカスタマイズされた推薦システムの導入など，効果的なマーケティングが行われている．
一般的に，多数のユーザが使用するインターネット上では，ユーザ間のネットワークが構築されており，その構造によって嗜好に傾向があるものと考えられる．よって，ユーザの行動を分析する際に，各ユーザの行動のみならず，ユーザ間の関係性を考慮することが望ましい．しかし，多くの従来研究では，ユーザの行動分析とユーザ間の関係性の分析は独立に行われることが多かった．
そこで，本研究ではそれらのアプローチを統合し，ユーザ間の関係性を考慮した行動分析モデルを提案する．具体的には，Graph Attention Networkを用いることで繋がりのある周囲のユーザの影響を考慮したグラフを構築し，そのサブグラフの特徴について考察することで，ユーザの行動を表現する．さらに実際のデータを分析することで，ユーザの嗜好及びユーザ間の関係性が適切に捉えられていることを示す．