[2B1-GS-2] 機械学習：テキストマイニング

[2B1-GS-2-03] Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動の多様性を考慮した顧客分析手法の提案

〇藤原 大喜¹、森川 卓哉¹、山極 綾子¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学)

キーワード：ECサイト、顧客分析、購買行動の多様性、Knowledge Graph Attention Network、クラスタリング

近年，顧客との良好な関係構築や長期的な売上向上を目的として，ECサイト上で得られた購買履歴を用いた顧客分析が行われている．中でも，顧客の購買行動の多様性を評価することでマーケティングの切り口とした分析は重要である．購買行動の多様性を評価する指標として，商品ジャンルの購買比率を用いて算出したエントロピーを利用した研究やHHI指数を利用した研究，推薦システム内で計算された埋め込み表現を用い，購入アイテムベクトルの重心と購入アイテムベクトルの類似度の平均を基準とした指標を利用した研究がある．しかし，これらの指標は全て顧客一人にスカラー値で付与されるものであり，個々の購入アイテムが指標に与える影響の違いを考慮していない点で改善の余地がある．そこで本研究では，推薦モデルの一種であるKnowledge Graph Attention Networkにおいて個々の購買に対して付与される重みの分布を活用し，各顧客の購買行動の多様性を表す特徴量を算出することで，購入アイテムが指標に与える影響を考慮した顧客分析を可能とする手法を提案する．さらに，提案手法を実データに適用し，その有効性を示す．