イノベータースコアとナイーブベイズモデルによる革新的購入者推定手法の提案
1) 青山学院大学
- Abstract
-
本研究では，ユーザーのテキストデータから，潜在的イノベーターか否かを推定する手法を提案する．推定にあたっては，イノベーターと非イノベーターはアンケートにおける自由記述型質問項目の回答結果，すなわちテキストデータが異なるという仮説に基づき，ユーザーのイノベータースコアを正解データに，テキストの形態素解析後の単語データを素性にして，ナイーブベイズモデルを適用してイノベーターを推定した．本手法を，Webとリアル店舗を行き来するユーザーが集まるO2Oサイトから収集した行動データとアンケートデータを用いて評価した結果，高い精度で潜在的イノベーターを推定できることを確認した．
In this study, we propose a method to extract whether users are potential innovators or not based on the users' text data. Based on the hypothesis that innovators and non-innovators differ in the results of their responses to free-form question items in the questionnaire, i.e., text data, innovators were extracted by applying a naive bayes classifier using the users' innovator scores as the correct answer data and the word data after morphological analysis of the text as the feature. We evaluated this method using behavior data and questionnaire data collected from an O2O site where users come and go between the Web and physical stores, and confirmed that the method can extract potential innovators with high accuracy. - Keywords
-
イノベータースコア，ナイーブベイズモデル，SPCポイント
Innovator Scores，Naive Bayes Classifier，SPC Points
