化粧品レビューテキストに基づく個人化推薦システム

化粧品レビューテキストに基づく個人化推薦システム

塚越三蘭

消費者個人に有益な化粧品を推薦するシステムの開発を行った。システムの利用者に類似したユーザの存在に着目し、手法を提案した。ユーザの類似判定に必要な要素として、ユーザ情報、商品情報、感性情報を用いた。感性情報は、美白や保湿といった感性評価を、レビューテキストから機械学習を用いて推定した。以上の要素を素性としたベクトルの距離から類似判定を行った。感性情報の推定には、係り受け解析で文節の繋ぎなおしと分割によるベクトル化が有効であった。また、機械学習による正確な感性情報の推定は重要であることが確認できた。類似判定には、感性情報を用いることと、商品のタイプ分類を用いることが重要であるとわかった。

優秀プレゼンテーション賞(大学院2019年度)