講演情報
[4Yin-A-15]多変量Hawkes過程によるWeb行動データの関連性のモデル化
〇近藤 周平1 (1. 株式会社プレイド)
キーワード：
web行動データ、点過程
Webサイトにおいて，ユーザーはさまざまなイベントを実行しコンバージョンに至る．これまで様々なモデルによって，ユーザーのイベント実行などの行動がモデル化されてきたが，なかでも多変量Hawkes過程は，あるイベントの発生が他のイベントの発生確率を高めるという励起構造を捉えることができる．このモデルを使ったWebデータに対する適用例に，オンライン広告による売上予測などの既存研究が存在するが，予測ではなくユーザーへの介入効果の向上を目的とする場合，個々のユーザーの反応率が平均からどれだけ乖離しているかというユーザの固有性を把握し，より効果の高いユーザーに介入することが不可欠である．そこで本研究では，多変量Hawkes過程におけるイベントの関連性をユーザーに共通する効果と固有の効果に分解し，イベントの励起構造を用いたユーザーの固有性を特定する方法を提案する．また，Webサービスの問合せとヘルプページ閲覧の関連性を，実データを用いて解析した結果，ユーザーに共通する励起効果とユーザー個別の励起効果を区別することにより，ヘルプページの閲覧を促すべきユーザーを特定できることが示唆された．