[3Xin2] ポスターセッション1

[3Xin2-49] 購買バスケット予測・推薦のためのオートエンコーダ型バスケット系列モデリング

〇藤原 晴雄¹、牛尾 貴志¹、伊藤 億音³、町田 尚基²、三木 一弘³、鈴木 貴広³、加藤 博司¹ (1.株式会社 博報堂DYホールディングス、2.株式会社 アイズファクトリー、3.株式会社テクノプロ)

キーワード：レコメンドモデル

次期バスケット予測(Next Basket Recommendation)は過去の購入バスケットの系列データに基づき、次に購入されるバスケットを予測するタスクである。
本研究では主に小売店における顧客の購入商品の販売促進と裾野拡張を目的とし、次期バスケット予測とそのサブタスクにあたる、過去の購入履歴にはないアイテムを含む次期バスケットを予測する次期未購入バスケット予測(Next Novel Basket Recommendation)を考える。
各ユーザの購買バスケット履歴を、変分オートエンコーダ型モデル(VAE)で得られる埋込みベクトルの系列データとして表現し、トランスフォーマー構造を持つモデルによって同系列を学習させることで次期バスケットの予測・推薦を行うモデルVT4Recを導入する。
VT4Recはユーザのリピート購入率が低く、探索的な購買行動の多い小売店のデータに対し、比較的良い次期未購入バスケット予測性能を示した。また、バスケット埋込みにVAEを活用したことにより、暗黙的フィードバックにありがちな不確実性、スパースなデータといった状況に対してもロバストなモデリングを行えることが確認された。