[4O3-GS-4] Webインテリジェンス：行動分析

[4O3-GS-4-01] オンライン商品レビュー行動分析に向けた異種ハイパーグラフ埋め込みLBSN2vec の拡張

〇高井 知可史¹、熊野 雅仁¹、木村 昌弘¹ (1. 龍谷大学)

キーワード：ハイパーグラフ分析、ネットワーク埋め込み、行動分析

多くのネットワークデータの分析やマイニングにおいて、同種の２ノード間のつながりにより表現されるような通常のグラフ構造データを対象とする、node2vec等のネットワーク埋め込み法の有用性が知られている。しかしながら、LBSNデータや商品レビューデータ等の多くのソーシャルメディアデータは、３ノード以上の異種ノード間のつながりにより表現されるような異種ハイパーグラフ構造をもつ。最近、ユーザ層に通常のグラフ構造が存在するようなLBSNデータを対象とする、異種ハイパーグラフ埋め込み法のLBSN2vecが提案され、ユーザの行動予測やフレンドシップ関係予測などにおいて、node2vec等の従来のネットワーク埋め込み法よりも有効であることが示された。本研究では、商品レビュー行動分析に向けて、ユーザ層に通常のグラフ構造は存在しないがユーザが投稿した文書情報は存在するような商品レビューデータに焦点をあて、そのようなソーシャルメディアの異種ハイパーグラフデータに対しLBSN2vecを拡張することを試みる。楽天市場のレビューデータを用いた実験により、提案するLBSN2vec拡張法の有効性を実証する。