商品レビューとジオタグツイート分析による商品購入時の利用スポットを想起させる商品推薦の提案

抄録

書籍等の専門性の高い書品に加え，食品や服，コスメ等の利用時期や利用場所に依存する商品を自宅で購入するネットショッピングの利用は急増している. しかしながら，ネットショッピングのユーザは服やコスメの商品購入時にそれら商品がどのような場所で利用されているかを想起することは難しい. すなわち，購入時に利用場所の多様性を示すことは，商品推薦の適合性と網羅性の向上につながると考えられる．そこで，本研究では，購入時と利用場所が異なるコスメ商品を対象とし，利用スポットごとに商品との関連度を抽出し提供することで，利用場所を想起させる商品推薦を提案する．具体的には，楽天市場のコスメ商品約5,600件を対象に，利用スポットの大学や病院といったカテゴリごとの関連度からランキング提示する. 一般的なコスメ商品のネットショッピングのレビューでは，商品の色や質感の情報は含まれるが，飲食店のレビューと異なり，利用場面の入力は少ない．そこで，位置情報付きツイートの投稿内容とコスメ商品のレビューから学習モデルを生成し，ツイートとレビューの特徴語ベクトルを生成することで，場所ごとにツイートとの類似度の平均値を関連度として算出する．本稿では，5つのカテゴリで関連度の高い12商品に対して50人のユーザによる適合率と再現率を検証する．