原著論文（理論・技術）
商品階層を自動構造化するトピックモデルの提案と小売販売データ分析への適用
2025 年 76 巻 2 号 p. 37-53
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2025 年 76 巻 2 号 p. 37-53
大規模な購買履歴データにおいては，度重なる商品の新発売やリニューアルなどに起因して，多くの類似商品が異なるIDで記録されていることが多い．このようなデータに対して，商品ID単位で需要や販売傾向の分析をしても，有用な結果を得ることは困難である．そこで本研究では，商品名や説明文などの短い文書を入力として，階層的なカテゴリを自動で付与する新たなトピックモデルを提案する．提案手法により付与された新たな階層のカテゴリを活用することで，多様な分析目的に合わせて適切な粒度の階層カテゴリを用いた商品分析が可能になる．実データを用いた評価実験，及び得られた結果を活用した分析例を複数示し，提案手法の有効性を示す．
