購買履歴データ解析によるユーザの噂好の可視化に関する検討

摘要

本文では，購買履歴データを解析することで，複数のユーザにより構成されるユーザ集合の嗜好を分析し，それを可視化する手法を提案する．提案手法は，同時に購買された商品の組み合わせから特徴ベクトルを定義し，あらかじめユーザをプロフィールにより分類することで求めたユーザ集合を，互いに比較することでユーザ集合間の嗜好の差異を表現する．提案手法は，Bag-of-Wordsに着想を得たデータ解析を行っており，あるユーザの購買履歴データが十分に得られていない場合でも，そのユーザを含むユーザ集合の購買層歴データを利用し，ユーザ集合の嗜好を推定することが可能となる．さらに，算出されたユーザ集合の嗜好を表す特徴ベクトルに対し，多次元尺度構成法を施すことにより，その嗜好の可視化も可能とする．%This paper proposes a visualization method of user sets' preferences by analyzing purchase data. In this method, feature vectors are calculated by using pairs of products purchased at the same time. Furthermore, by comparing user sets which are classified in advance to the other user sets, differences of the preferences between different user sets are represented. In addition, we analyze purchase data based on Bag-of-Words. Therefore, even if we cannot obtain enough a user's purchase data, we are able to extract the user's preference by utilizing purchase data of user set which the user is belong to. Furthermore, we apply multidimensional scaling to feature vectors which represent the preferences of user sets. Consequently, the visualization of the user set's preference is realized effectively.