講演情報
[1I5-GS-4b-05]アプリ操作ログからのユーザ属性推定手法の検討
〇吉川 裕木子1、熊谷 香織1、塚本 航也1、三浦 優明1、山田 拓也1、鈴木 喬1 (1. 株式会社NTTドコモ)
キーワード：
大規模言語モデル、属性推定
本研究は，アプリ操作ログ(行動履歴) からユーザ属性を推定し，属性情報を持たないユーザにも高精度なレコメン
デーションを可能とする手法を提案する．スマートフォンアプリを通じたサービスにおけるレコメンデーションにおい
て，ユーザの趣味嗜好等の属性情報に基づいた商材を推薦することはサービスの体験価値向上に有効である．通常この
ような属性情報はアンケート等で収集するため，全てのユーザから収集できるわけではない．そこで本研究では，アプ
リ操作ログから趣味嗜好等の属性情報を推定する手法を提案する．具体的には，アプリ操作ログを言語モデルを用いて
操作の意味的な類似性を反映したベクトル表現に変換し，同一ユーザの行動履歴のベクトル表現を近づける学習を行う
ことで，行動履歴からユーザ固有の特徴量を抽出する．実験の結果，提案手法による特徴抽出は属性情報の推定精度向
上に寄与できることを示した．
デーションを可能とする手法を提案する．スマートフォンアプリを通じたサービスにおけるレコメンデーションにおい
て，ユーザの趣味嗜好等の属性情報に基づいた商材を推薦することはサービスの体験価値向上に有効である．通常この
ような属性情報はアンケート等で収集するため，全てのユーザから収集できるわけではない．そこで本研究では，アプ
リ操作ログから趣味嗜好等の属性情報を推定する手法を提案する．具体的には，アプリ操作ログを言語モデルを用いて
操作の意味的な類似性を反映したベクトル表現に変換し，同一ユーザの行動履歴のベクトル表現を近づける学習を行う
ことで，行動履歴からユーザ固有の特徴量を抽出する．実験の結果，提案手法による特徴抽出は属性情報の推定精度向
上に寄与できることを示した．