[1M5-GS-10] AI応用：購買・売買

[1M5-GS-10-03] 購買間隔を考慮したバスケット予測モデル: 探索とリピート購買の推薦

〇牛尾 貴志¹、加藤 博司¹、藤原 晴雄¹、町田 尚基²、吉野 文貴² (1. 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)

キーワード：バスケット予測、POSデータ

本研究では、小売店における顧客の購買行動データを活用し、商品の販売促進および新規顧客層の開拓を目指して、過 去の購入履歴に基づく次のバスケットを予測するタスク（Next Basket Recommendation）の性能向上を目的とした新 たなモデルを提案する。提案モデルは、バスケットの購買間隔を考慮し、変分オートエンコーダ（VAE）による埋め込 みベクトルとトランスフォーマー構造を組み合わせて設計されている。具体的には、バスケット間の時間的依存関係を 捉えるためのバスケット間隔による自己注意機構を導入するとともに、新規商品の探索的購買行動とリピート商品の購 買行動を明示的に分離した表現を採用することで、これらの行動特性の違いを効果的に捉えることを目指している。実 験結果において、提案モデルは複数の小売店データセットに対して優れた予測性能を示した。