JP6357435B2 - 選択行動モデル化装置、選択行動予測装置、方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
次に、本発明の実施の形態に係る選択行動予測装置の構成について説明する。図1に示すように、本発明の実施の形態に係る選択行動予測装置10は、CPUと、RAMと、後述するパラメータ推定処理ルーチン及び選択行動予測処理ルーチンを実行するためのプログラムや各種データを記憶したROMと、を含むコンピュータで構成することが出来る。この選択行動予測装置10は、機能的には図1に示すように、操作部12と、購買履歴情報格納部14と、TVCM閲覧履歴情報格納部16と、予測対象入力部18と、演算部20と、出力部22とを備えている。操作部12及び演算部20は、購買履歴情報格納部14及びTVCM閲覧履歴情報格納部16と接続されている。
ユーザuはアイテムiに対する嗜好を有し、図2に示すように、時間に依存しない一定のレートでアイテムiを選択すると仮定する。このアイテム選択行動レートは、アイテム毎に異なる値をとり、ユーザuが好むアイテムほど、アイテム選択行動レートは高くなる。
他者の選択は、ユーザuの選択に影響を与えると仮定する。図3の下段に示すスパイク列は、ユーザu以外の他者によるアイテムの選択行動時刻を表したものであり、上段に示すのは、他者の購買履歴から計算されるユーザuのアイテム選択行動レートを表す。図3に示すように、複数の他者の影響が重畳され、ユーザuのアイテム選択行動レートは大きくなる。ただし、各ユーザ間には、関係の強弱が存在し、それに応じた影響がユーザuに伝わるとする。また、他者の影響がユーザuの選択に与える影響は、時間経過に応じて減衰するものとする。
TVCMの閲覧は、ユーザuの選択に影響を与えると仮定する。図4の下段に示すスパイク列は、ユーザuのあるアイテムに関するTVCM閲覧時刻を表したものであり、上段に示すのは、TVCM閲覧履歴から計算されるユーザuのアイテム選択行動レートを表す。図4に示すように、複数回のTVCM閲覧の影響が重畳され、ユーザuのアイテム選択行動レートは大きくなる。ただし、TVCMの影響は、アイテムiを取り扱う企業miからユーザuに伝わるものとする。また、アイテムiを取り扱う企業miとユーザuとの間には、関係の強弱が存在し、それに応じた影響がユーザuに伝わるとする。また、企業miがユーザuの選択に与える影響は、時間経過に応じて減衰するものとする。ここでは、企業を対象として説明をするが、企業の代わりに、ブランドや政府、公的機関などの団体も対象の範囲である。
次に、本発明の実施の形態に係る選択行動予測装置100の作用について説明する。選択行動予測装置100は、購買履歴情報と、TVCM閲覧履歴とが入力されると、購買履歴情報格納部14及びTVCM閲覧履歴情報格納部16に格納する(図5、図6参照)。そして、選択行動予測装置100は、図7に示すパラメータ推定処理ルーチンを実行する。
12 操作部
14 購買履歴情報格納部
16 TVCM閲覧履歴情報格納部
18 予測対象入力部
20 演算部
22 出力部
30 選択行動モデル化部
32 個人嗜好パラメータ格納部
34 ユーザ間影響パラメータ格納部
36 企業影響パラメータ格納部
38 ユーザ固有アイテム選択レート算出部
40 潜在変数推定部
42 パラメータ推定部
100 選択行動予測装置
Claims (4)
- 複数のアイテムiの各々に対する、前記アイテムiを選択したユーザuと、選択行動時刻tとを含む選択行動履歴情報、及び前記複数のアイテムiの各々に対する、前記アイテムに関する情報を発出した企業又は団体mと、前記情報を閲覧したユーザと、情報閲覧時刻とを含む情報閲覧履歴情報を入力とし、
前記アイテムiに対する前記ユーザuの個人的嗜好に基づくアイテム選択行動レートを、前記アイテムiの普遍的な人気度と、前記アイテムiに対する前記ユーザuの関連の強さとの積とし、
他のユーザu‘から前記ユーザuへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートを、前記アイテムを既に選択した他のユーザu’の普遍的な影響力と、前記他のユーザu‘から前記ユーザuへの相対的な関係の強さと、前記他のユーザu’が前記アイテムiを選択してから前記ユーザuが前記アイテムiを選択するまでの経過時間に基づく減衰度との積とし、
前記企業又は団体mから前記ユーザuへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートを、前記企業又は団体mの各ユーザuに対する普遍的な影響力と、前記企業又は団体mから前記ユーザuへの相対的な関係の強さと、前記ユーザuが前記企業又は団体mから発出された情報を閲覧してから前記アイテムiを選択するまでの経過時間に基づく減衰度との積とし、
前記アイテムiに対する前記ユーザuの選択行動レートを、
前記アイテムiに対する前記ユーザuの個人的嗜好に基づくアイテム選択行動レートと、前記アイテムiを選択した他のユーザu‘の各々に対する、前記他のユーザu’から前記ユーザuへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートの総和と、前記企業又は団体mが発出した前記アイテムiに関する情報を前記ユーザuが閲覧した情報閲覧時刻の各々に対する、前記企業又は団体mから前記ユーザuへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートの総和との和として表し、
各種アイテム選択行動レートをパラメータによって表現した確率モデルに基づき、
前記選択行動履歴情報の各々について、前記選択行動履歴情報を引き起こした選択行動又は情報閲覧履歴のインデックスを表す潜在変数を、
個人の嗜好によって選択行動が行ったこと、前記選択行動履歴情報の選択行動時間t以前のユーザu以外によるアイテムiに関する選択行動履歴情報の集合、及び前記選択行動履歴情報の選択行動時間t以前のユーザu自身によるアイテムiに関する情報閲覧履歴情報の集合から、前記確率モデルの尤度関数を最大化するようにサンプリングすることであって、かつ、前記各種アイテム選択行動レートの大きさに基づいて確率的にサンプリングすることを、予め定めた収束判定条件を満たすまで繰り返すことによって前記潜在変数を推定する潜在変数推定部と、
前記潜在変数推定部において推定された前記潜在変数を用いて、前記個人の嗜好に基づいて起こったアイテムiのユーザuによる選択行動の回数、および前記個人の嗜好に基づいて起こったアイテムiの全ユーザによる選択行動の合計回数を算出し、算出した選択行動の回数および選択行動の合計回数とから、前記アイテムiの普遍的な人気度を表す前記パラメータ、および、前記アイテムiに対する前記ユーザuの関連の強さを表すパラメータを算出し、
前記潜在変数推定部において推定された前記潜在変数を用いて、他のユーザu’の影響によってユーザuが選択行動を行った回数、および他のユーザu’の影響によって起こった全ユーザに対する選択行動の合計回数を算出し、算出した選択行動の回数および選択行動の合計回数とから、他のユーザu’の普遍的な影響力を表すパラメータ、および、他のユーザu’からユーザuへの相対的な関係の強さを表すパラメータを算出し、
前記潜在変数推定部において推定された前記潜在変数を用いて、企業又は団体mが発出した情報の影響によってユーザuが選択行動を行った回数、および企業又は団体mが発出した情報の影響によって起こった全ユーザに対する選択行動の合計回数を算出し、算出した選択行動の回数および選択行動の合計回数とから、前記企業又は団体mの各ユーザuに対する普遍的な影響力を表すパラメータ、および、前記企業又は団体mから前記ユーザuへの相対的な関係の強さを表すパラメータを算出するパラメータ推定部
を含む選択行動モデル化装置。 - 予測対象のユーザ及び予測対象時刻を受け付ける入力部と、
請求項1項記載のアイテム選択行動モデル化装置で推定された前記パラメータを用いて、複数のアイテムの各々に対し、他のユーザに関する前記選択行動履歴情報と、前記予測対象のユーザに関する前記情報閲覧履歴情報とに基づいて、前記アイテムに対する前記予測対象のユーザの個人的嗜好に基づくアイテム選択行動レートと、前記予測対象時刻より前に前記アイテムを選択した他のユーザの各々に対する、前記他のユーザから前記予測対象のユーザへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートの総和と、前記企業又は団体が発出した前記アイテムに関する情報を前記予測対象のユーザが閲覧した、前記予測対象時刻より前の情報閲覧時刻の各々に対する、前記企業又は団体から前記ユーザへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートの総和との和を、前記アイテムに対する前記予測対象時刻における前記予測対象のユーザの選択行動レートとして算出するユーザ固有アイテム選択レート算出部と、
を含む選択行動予測装置。 - 潜在変数推定部及びパラメータ推定部を含む選択行動モデル化装置における選択行動モデル化方法であって、
前記潜在変数推定部が、
複数のアイテムiの各々に対する、前記アイテムiを選択したユーザuと、選択行動時刻tとを含む選択行動履歴情報、及び前記複数のアイテムiの各々に対する、前記アイテムに関する情報を発出した企業又は団体mと、前記情報を閲覧したユーザと、情報閲覧時刻とを含む情報閲覧履歴情報を入力とし、
前記アイテムiに対する前記ユーザuの個人的嗜好に基づくアイテム選択行動レートを、前記アイテムiの普遍的な人気度と、前記アイテムiに対する前記ユーザuの関連の強さとの積とし、
他のユーザu‘から前記ユーザuへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートを、前記アイテムを既に選択した他のユーザu’の普遍的な影響力と、前記他のユーザu‘から前記ユーザuへの相対的な関係の強さと、前記他のユーザu’が前記アイテムiを選択してから前記ユーザuが前記アイテムiを選択するまでの経過時間に基づく減衰度との積とし、
前記企業又は団体mから前記ユーザuへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートを、前記企業又は団体mの各ユーザuに対する普遍的な影響力と、前記企業又は団体mから前記ユーザuへの相対的な関係の強さと、前記ユーザuが前記企業又は団体mから発出された情報を閲覧してから前記アイテムiを選択するまでの経過時間に基づく減衰度との積とし、
前記アイテムiに対する前記ユーザuの選択行動レートを、
前記アイテムiに対する前記ユーザuの個人的嗜好に基づくアイテム選択行動レートと、前記アイテムiを選択した他のユーザu‘の各々に対する、前記他のユーザu’から前記ユーザuへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートの総和と、前記企業又は団体mが発出した前記アイテムiに関する情報を前記ユーザuが閲覧した情報閲覧時刻の各々に対する、前記企業又は団体mから前記ユーザuへの影響の大きさに基づくアイテム選択行動レートの総和との和として表し、
各種アイテム選択行動レートをパラメータによって表現した確率モデルに基づき、
前記選択行動履歴情報の各々について、前記選択行動履歴情報を引き起こした選択行動又は情報閲覧履歴のインデックスを表す潜在変数を、
個人の嗜好によって選択行動が行ったこと、前記選択行動履歴情報の選択行動時間t以前のユーザu以外によるアイテムiに関する選択行動履歴情報の集合、及び前記選択行動履歴情報の選択行動時間t以前のユーザu自身によるアイテムiに関する情報閲覧履歴情報の集合から、前記確率モデルの尤度関数を最大化するようにサンプリングすることであって、かつ、前記各種アイテム選択行動レートの大きさに基づいて確率的にサンプリングすることを、予め定めた収束判定条件を満たすまで繰り返すことによって前記潜在変数を推定し、
前記パラメータ推定部が、
前記潜在変数推定部において推定された前記潜在変数を用いて、前記個人の嗜好に基づいて起こったアイテムiのユーザuによる選択行動の回数、および前記個人の嗜好に基づいて起こったアイテムiの全ユーザによる選択行動の合計回数を算出し、算出した選択行動の回数および選択行動の合計回数とから、前記アイテムiの普遍的な人気度を表す前記パラメータ、および、前記アイテムiに対する前記ユーザuの関連の強さを表すパラメータを算出し、
前記潜在変数推定部において推定された前記潜在変数を用いて、他のユーザu’の影響によってユーザuが選択行動を行った回数、および他のユーザu’の影響によって起こった全ユーザに対する選択行動の合計回数を算出し、算出した選択行動の回数および選択行動の合計回数とから、他のユーザu’の普遍的な影響力を表すパラメータ、および、他のユーザu’からユーザuへの相対的な関係の強さを表すパラメータを算出し、
前記潜在変数推定部において推定された前記潜在変数を用いて、企業又は団体mが発出した情報の影響によってユーザuが選択行動を行った回数、および企業又は団体mが発出した情報の影響によって起こった全ユーザに対する選択行動の合計回数を算出し、算出した選択行動の回数および選択行動の合計回数とから、前記企業又は団体mの各ユーザuに対する普遍的な影響力を表すパラメータ、および、前記企業又は団体mから前記ユーザuへの相対的な関係の強さを表すパラメータを算出する
選択行動モデル化方法。 - コンピュータを、請求項1記載の選択行動モデル化装置、又は請求項2記載の選択行動予測装置を構成する各部として機能させるためのプログラム。
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JP2015045105A JP6357435B2 (ja) | 2015-03-06 | 2015-03-06 | 選択行動モデル化装置、選択行動予測装置、方法、及びプログラム |
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