[3I5-GS-11] AIと社会：

[3I5-GS-11-02] 複数のユーザ行動を考慮可能なTiSASRec拡張モデルと顧客行動分析に関する一考察

〇蟹江 太一¹、楊 添翔²、大岩 将¹、後藤 正幸¹ (1. 早稲田大学、2. 慶応義塾大学)

キーワード：逐次推薦手法、解釈可能AI、顧客行動分析、TiSASRec

近年，動画配信サービスなどのオンラインプラットフォームが急速に拡大している．その結果，膨大な数の選択肢が提供される一方で，ユーザが自らに最適な商品やサービスを選択することが難しくなり，選択に対する顧客満足度が低下する恐れがある．したがって，ユーザに適切な選択肢を推薦する推薦システムの重要性が増している．特に，ユーザの過去の行動履歴を基に次に購入する可能性が高いアイテムを予測し，推薦する逐次推薦が注目されている．逐次推薦手法の一つにTiSASRecがある．このモデルは，ユーザの過去の行動履歴に加えて，各行動間の時間間隔を考慮することができる．しかし，顧客の行動や嗜好をより正確に捉えるため，コンテンツの視聴時間やクリック回数など，行動間の時間間隔以外の行動ベース特徴量を考慮し取り入れることが重要である．そこで本研究では，TiSASRecを拡張し，複数のユーザ行動を考慮可能な逐次推薦モデルを提案する．さらに，実データを用いた評価実験・分析を行い，提案手法の有効性を示す．また，提案モデルを活用した顧客行動分析への応用方法についても議論する．