新聞記事のアクセスログを用いたユーザ属性の逐次推定

抄録

近年、ソーシャルメディアやECサイトなどの普及に伴い、蓄積されたユーザの行動履歴からユーザの属性を推定する研究が盛んに行われるようになった。ここで、ECサイトや動画サイトにおけるコンテンツの推薦とそれに対するユーザの反応を記録するというような対話的な方法でユーザの行動履歴が取得できる状況を想定した時、属性推定の手がかりになりそうなコンテンツを優先的に選択してユーザに提示することにより、属性推定の効率化が期待できる。 本稿では、日本経済新聞社が運営するWebサービスである日経電子版に登録されたユーザに対して効率的な属性推定を行うために、記事を選択する際の優先度を測る数値的指標を3つ提案した。記事入力に対し逐次的に推定を行うことで推定の効率を評価した結果、3つの指標のうち2つが推定の効率化に有効であることが明らかになった。