[1G3-OS-13a] OS-13

2:10 PM - 2:25 PM JST(5:10 AM - 5:25 AM UTC)

[1G3-OS-13a-03] Proposal of a Topic Transition Model Using LDA for Ordering Behavior Analysis in Restaurants

〇Takumi Kato¹, Atsuko Mutoh¹, Kosuke Shima¹, Koichi Moriyama¹, Tohgoroh Matsui², Nobuhiro Inuzuka¹ (1. Nagoya Institute of Technology, 2.Chubu University)

Keywords:

LDA(Latent Dirichlet Allocation)

飲食店におけるPOSデータは、来店客の注文内容を詳細に記録しており、顧客の注文行動を分析するための重要な情報源である。従来、注文履歴を文書とみなしLDA（Latent Dirichlet Allocation）を適用することで、注文内容の傾向をクラスタリングする研究が行われてきた。しかし、これらの手法では、来店中に発生する追加注文などの注文の進み方が考慮されておらず、行動の時系列的な構造を十分に捉えられないという課題がある。

本研究では、来店中の注文は一度にまとめて行われるとは限らず、複数回に分けて行われる場合がある点に着目し、注文の流れを考慮した分析手法を2種類提案する。提案手法1では、各注文に出現フェーズを表すタグを付与してLDAを適用することで、同一メニュー構成であっても出現タイミングの違いを反映したトピック抽出を行う。さらに提案手法2では、抽出されたトピック列から遷移パターンを生成し、来店中の注文行動の構造に基づくクラスタリングを行う。実データを用いた実験により、従来手法では区別できなかった注文順序や追加注文の有無を考慮した行動パターンが抽出可能であることを確認した。