情報処理学会論文誌

Vol.63 No.1 205–217 (Jan. 2022)

Knowledge Graph Attention Network に基づく
購買行動分析モデルに関する一考察
伊藤 史世1,a)

張 志穎1,b)

雲居 玄道1,c)

後藤 正幸1,d)

受付日 2021年4月29日, 採録日 2021年10月8日

概要：近年，ユーザの購買行動に関するデータは，購買履歴にとどまらず，購買アイテムに紐づくカテゴ
リや店舗情報といった情報（以下，補助情報）や，ユーザに関係する性別や年代などの情報（以下，属性情報）といったように，様々な種類のデータが取得できるようになってきている．そのため，これらを統合的に分析し，マーケティング施策へ活かすことへの期待値は高い．このようなモデルとして，ユーザと購買アイテム，ならびに補助情報との関係性をモデル化することでユーザの嗜好を学習する Knowledge Graph

Attention Network（以下，KGAT）が提案されている．このモデルでは，アイテムの補助情報を用いることでユーザの嗜好に解釈を与えることができ，この解釈性はマーケティング施策の立案においても有用となりうる．しかし，KGAT ではユーザの属性情報については考慮されておらず，ユーザの購買行動を属性から明らかにする分析を行うことが困難であった．そこで本研究では，アイテムの補助情報を活用した
KGAT を，さらにユーザとその属性情報の関係性も考慮したモデルへと拡張することで，ユーザの嗜好を属性と購買アイテム，さらにアイテムの補助情報を用いて分析することが可能なモデルを提案する．また，
実際の EC サイトの評価履歴データに提案手法を適用し，提案手法の有用性を示す．
キーワード：知識グラフ，ディープラーニング，顧客分析，グラフ畳み込みネットワーク，Graph Attention
Network

A Study on Analysis Model of Customers’ Purchasing Behavior
Based on Knowledge Graph Attention Network
Fumiyo Ito1,a)Zhiying Zhang1,b)Gendo Kumoi1,c)Masayuki Goto1,d)Received: April 29, 2021, Accepted: October 8, 2021

Abstract: Recently, it has become possible to make use of not only simple purchase history but also acquirevarious types of information. For example, we can get the information related to items (auxiliary information) and the information related to users (attribute information). Therefore, it is expected to analyze thesevarious kinds of data in order to investigate customers’ purchasing behavior for marketing purposes. For
that reason, the KGAT model, which learns user preferences by modeling the relationship between users,
purchase items and their auxiliary information, has been proposed. In this model, the users’ preference canbe interpreted by using the auxiliary information of items and this interpretability can be useful for planningmarketing policies. But, the users’ attribute information cannot be considered in KGAT, so we cannot interpret users’ purchase behavior in the viewpoint of users’ attribute information. Therefore, this research
proposes a model that enables more diversiﬁed analysis by extending KGAT by using not only auxiliary
information of items but also the relationship between users and their attribute information. Finally, weapply the proposed method to the evaluation of historical data of actual EC sites and show the usefulness ofthe proposed method.
Keywords: knowledge graph, deep learning, customer analysis, graph convolutional network, graph attention networkc 2022 Information Processing Society of Japan


205

情報処理学会論文誌

Vol.63 No.1 205–217 (Jan. 2022)

1. はじめにに同じカテゴリのアイテムを購入しているから」といったように，なぜそのアイテムをユーザに推薦するのか，すな

近年，マーケティング分析に活用されるユーザの購買行

わち推薦理由を示すことができる．このエッジの重みは顧動に関するデータには，単なる購買履歴のみでなく，購買客の購買行動を定量的に解釈するために非常に有用であアイテムに紐づくカテゴリや店舗情報といった情報（以り，これによって，ユーザの嗜好をアイテムの補助情報と下，補助情報）や，ユーザに関係する性別や年代などの情の関係性などから定量的に解釈可能になることが期待され報（以下，属性情報）といったように，様々な種類のデーる．そこで本研究では，推薦システムのためのモデルとしタを含めることが可能である．そのため，これらのデータて提案された KGAT モデルを，マーケテイング施策立案

を統合的に分析し，ユーザの嗜好について解釈可能な手法のための顧客分析に活用することを考える．しかし，従来の重要性が高まっている．

の KGAT モデルにおいてはアイテムに関する情報（補助従来，購買履歴データからユーザの嗜好を分析する手法

情報）の活用のみに焦点が当てられ，ユーザの属性情報にとしてトピックモデル [1] に代表される潜在クラスモデル

ついては考慮されておらず，ユーザの購買行動を属性情報が多く活用されてきた．潜在クラスモデルとは，観測デーの観点から分析することは困難であった．しかし，マーケタの背後に潜在的な変数の存在を仮定したモデルである．

ティングの分野においては，ユーザ属性に基づいて施策を

購買履歴データに適用し，得られたトピックを解釈するこ検討および実施するセグメントマーケティングが行われるとによりユーザの嗜好を分析することが可能であるが，モことも多く，ユーザの属性情報が重要な観点である．

デルの学習によって得られるトピックの解釈は分析者の主以上により，本研究では，推薦システムで用いられてい観に基づくものであり，客観的，定量的な評価ができない

た KGAT をベースとし，ユーザの属性情報を考慮した顧という問題点が存在する．これに対し，ユーザの購買やサ客分析も可能とする拡張型 KGAT ベース分析モデルを提イトの閲覧といった行動履歴に含まれるアイテムやウェブ

案する．さらに，提案モデルの学習によって得られるエッサイトを埋め込み空間上のベクトルとして表現し，それらジの重みを活用した分析方法についても提案を行う．本提の関係性を分析する手法も多く提案されている [2], [3]．し案手法により，ユーザの購買行動について，ユーザの属性

かし，これらの手法においては，ユーザの行動系列のみか

情報，購買アイテム，アイテムの補助情報を用いて多角的，らモデルの学習が行われ，ユーザやアイテムに紐づいてい

かつ定量的に分析を行うことが可能となる．最後に，実際る補助情報をモデルに考慮することができない．さらに，の EC サイトの評価履歴データに提案手法を適用し，提案

ユーザの嗜好は購買アイテムや閲覧サイトの類似性に基づ手法の有用性を示す．

いた分析からしか解釈することができず，ユーザ属性やアイテムの補助情報との関連から多角的な分析を行うことは困難である．

2. 関連研究2.1 行動履歴データを対象とした顧客分析

一方，推薦システムの分野においては，ユーザの購買履

顧客の嗜好は多様であり，異なる好みや購買行動を有し歴に含まれる様々なデータを統合的に扱いユーザの購買たグループが存在することから，潜在クラスモデルは広く行動を予測するためのモデルが多く提案されている．その活用されている．潜在クラスモデルとは，観測されたデー

ようなモデルの 1 つに，ユーザと購買アイテム，ならびに

タの背後に観測不能な潜在的変数の存在を仮定したモデ補助情報との関係性をモデル化することでユーザの嗜好ルであり，その中でも特に，文書と単語の共起関係を表現を学習する Knowledge Graph Attention Network（以下，したモデルはトピックモデルと呼ばれる [1]．潜在クラス

KGAT）[4] がある．このモデルは，ユーザと購買アイテム，

モデルは，非常に汎用性の高い手法であり，文書データ以

さらにアイテムの補助情報の関係をグラフで表現すること

外に様々なユーザの購買履歴データへの応用されており，によって，それらの間の複雑な関係性を学習することがでユーザの行動履歴の背後にある潜在的な情報，つまり潜在

きる．さらに，モデルの学習によってグラフ上の「ユーザトピックの抽出を可能としている [5], [6], [7]．しかしながと購買アイテム」「アイテムと販売店舗」といった関係性

ら，これらの手法によって得られた各トピックの解釈は分の重要度をエッジの重みとして定量化することが可能であ析者の主観に基づくものであり，客観的な評価が難しい

る．この重みの大きさを分析することにより，たとえば場合もある．また，これらの手法においては，対象とする「過去に購入した店舗と同じアイテムであるから」，「過去

データに応じて異なる生成過程を仮定する必要がある場合も多く，データの変更に対して柔軟でないという問題点も

1
a)
b)
c)
d)

早稲田大学
Waseda University, Shinjuku, Tokyo 169–8555, Japanfumiyo0607@fuji.waseda.jp
choshiei@akane.waseda.jp
moto-aries@ruri.waseda.jp
masagoto@waseda.jp

c 2022 Information Processing Society of Japan存在する．
一方で，近年ではユーザやアイテムの潜在的な特徴を
低次元空間のベクトルとして表現する手法が多く提案されている．このようなアプローチの代表的なモデルとし

206

情報処理学会論文誌

Vol.63 No.1 205–217 (Jan. 2022)て，ユーザの購買履歴に含まれるアイテムの関係性を学習

おいて，Vaswani ら [14] によって提案され，単語の訳出をすることが可能な Item2Vec がある [2]．このモデルでは，行う際に，文脈に含まれる重要な単語に注目（Attention）

Word2Vec [8] を応用し，各アイテムの共起関係から各アイするという行動をモデル化したものである．各単語の注

テムを潜在意味空間上のベクトルとして表現する．これに目度合い（Attention Weight）は，単純な行列演算によっより，アイテム間の関係性のベクトル演算による表現やアて定式化され，従来の手法と比較して計算量を抑えながイテムどうしの類似性を評価することが可能となる．こら飛躍的に精度を向上させたとして非常に注目を集めた．

こで，Word2Vec とは，自然言語データを対象として単語

以来，Attention 機構は自然言語処理以外の様々な分野で間の関係性をモデル化する手法であり，ある文中に出現も応用がなされている．推薦システムの分野においてはする単語は同じ文脈の単語から予測することが可能であAttention 機構の導入により，精度を向上させるとともに，るという仮定に基づいている．この手法では，ニューラル

Attention Weight を活用することによって，その推薦理由

ネットワークを用いて各単語のベクトル表現を学習する．

について解釈を与えるという試みがなされている．

Item2Vec のほかに，ユーザの購買以外の行動履歴データ

Hu ら [15] は，ユーザ，アイテム，さらにアイテムの補に Word2Vec のアプローチを適用した研究として，保坂ら

助情報を含む異種グラフを入力としてモデルの学習によっの研究 [3] がある．保坂らは，ユーザのサイトの閲覧履歴てノードのベクトル表現を獲得し，このベクトル表現に

データに対して，Word2Vec のアプローチを援用し，サイ

よってユーザの各アイテムの購買確率を出力するモデルをト間の関係性をモデル化することによって，ユーザのサイ

提案している．この手法では，定義されたメタパスに対す

ト閲覧傾向の分析を可能にしている．しかし，サイトの閲

る Attention Weight を用いて推薦理由に対して解釈を与覧傾向には，ユーザの属性やサイトのカテゴリなどが影響えることが可能である．ここで，メタパスとは 2 つの異なを与えると考えられるが，これらの手法ではサイトやユーる実体を接続する複合関係であり，映画の視聴履歴の場合

ザに関する補助的な情報を考慮することができない．ま(Movie, Actor , Movie) といったメタパスが考えられ，このた，ユーザの閲覧傾向に関する分析は，サイトどうしの類

場合，メタパス中の 2 つの映画には同じ俳優（Actor ）が似度に基づいた議論にとどまり，多角的な観点から分析を出演しているといった情報を表現することができる．また，行うことが困難である．

(User , Movie, User , Movie) などのように，より高次の複合関係を定義することも可能である．Hu らの手法におい2.2 アイテムの補助情報を活用した推薦モデルては，定義したメタパスに対して畳み込み演算を適用し，1

近年では，アイテムに関する様々な情報を活用すること

つのベクトルに集約したのちにユーザのベクトルに対してが可能なため，推薦システムの分野においても，アイテム

Attention Weight を算出することによって，各ユーザにおの補助情報を活用するモデルが多く提案されている．そのける各メタパスの重要度を定量化することが可能である．

中の代表的な推薦モデルとして，Factorization Machines

しかしながら，この手法においてはメタパスの設計にモデ（以下，FM）[9] が知られている．この手法では，アイテム

ルの推薦精度が依存するため，異種グラフに含まれる実体に関する補助情報を説明変数に含めることができ，それらの種類数が多い場合には，それらの組合せを考慮し，適切の間の交互作用をモデル化することが可能である．汎用性なメタパスを設計および選択することが困難であるというの高い手法であることから広く用いられており，近年では問題点がある．また，重要度の解釈はメタパスレベルにとこの手法にディープラーニングを適用した手法 [10], [11] もどまり，グラフ上の 2 つのノードの直接的な関係性の重要提案されている．一方で，これらの手法では事前に定義さ度について分析することができない．

れているデータ間の関係性については考慮することができ

また，Seo ら [16] は，EC サイトのレビューのテキスト

ないことから，近年では，アイテムに関する補助情報をグから各アイテムの購買確率を予測するモデルを提案しておラフ構造で表現する手法が提案されている [4], [12], [13]．

り，Attention 機構を導入することによって従来のモデル

これらの手法は，非常に高い推薦精度を誇るとともに，アと比較して評価値予測のタスクにおいて良い精度を示してイテムの補助情報を表現したグラフを活用することで，推いる．この手法を用いることにより，ユーザのレビューの薦理由に対して解釈を与えることが可能であり，精度の高文書中のどの単語がユーザの購買において重要であるかをさと解釈性を両立させるための手法として注目を集めていAttention Weight を活用することによって解析することがる．従来手法である KGAT [4] も，購買アイテムに関する可能である．しかし，膨大な文書データと文書に含まれる補助情報を知識として活用することによって，精度と推薦単語の重要度を分析することは実務上困難であると考えら

理由の解釈性の向上させることに成功している．

れ，マーケティング施策への応用などに対してこの手法は適切でないと考えられる．

2.3 Attention 機構を活用した解釈性の向上
Attention 機構は，自然言語処理の翻訳タスクの分野に

c 2022 Information Processing Society of Japan


KGAT [4] は，アイテムの補助情報を知識グラフとして表現し，この知識を活用して推薦を行うモデルである．こ207

情報処理学会論文誌

Vol.63 No.1 205–217 (Jan. 2022)の手法においては知識グラフ上のノードのベクトル表現を獲得する際の畳み込み演算に Attention 機構を導入しており，モデルの学習によって重み付き有向グラフを得ることができる．そして，このエッジの重みを活用することによって推薦理由について解釈を与えることが可能である．
この研究では，個別の推薦に対する解釈の方法については提案がなされているが，顧客分析への応用などについては方法論が確立されていない．
いずれの手法においても，研究の主眼はあくまで推薦精度の向上であり，従来 Attention Weight を活用した分析に

図 1

主眼が置かれた研究は行われてきていない．

TransR の概念図

Fig. 1 Conceptual diagram of TransR.

2.4 知識グラフの埋め込みに関する研究

は，リレーションを先頭エンティティと末尾エンティティ

知識グラフ（Knowledge Graph）とは，現実世界に定義の変換と見なしてそれらのベクトル表現を学習し，すべてされている関係性をグラフ構造で表現するものである．知のエンティティとリレーションのベクトル表現を同一の埋識グラフでは，エンティティ集合を Q，リレーション集合

め込み空間上で表現する．しかし，実際にはエンティティ

を R として，それぞれのノードがエンティティ q ∈ Q，2 つは様々な意味的な側面を持ち，それらの意味の違いをリのエッジの間に付与された辺ラベルがリレーション r ∈ R

レーションによって表現する必要があると考えられる．こ（関係性）を表し，有向グラフの形で表現される．また，知の手法では，エンティティの持つ意味の多面性を表現する

識グラフは，「先頭エンティティ（Head entity）
」
，
「リレー

ことができないという問題点が存在する．

ション（Relation）」，「末尾エンティティ（Tail entity）」の2.4.2 TransR

3 つ組であるトリプルの集合 G = {(h, r, t)|h, t ∈ Q, r ∈ R}

TransR [18] では，リレーションごとに異なる埋め込みとして定義される．このトリプルによって，エンティティ

空間を定義し，エンティティをこれらの異なる意味空間上間の関係性を表現する．

に写像することで，リレーションの違いを考慮したベクト

そして，知識グラフ上のエンティティやリレーションのル表現を獲得することが可能である．ここで，TransR の概ベクトル表現を獲得するために，様々な手法が提案されて念図を図 1 に示す．TransR では，エンティティとリレーいる．そのうちの 1 つに，先頭エンティティと末尾エンションを Entity space と Relation space という異なる埋

ティティの間に任意の変換操作（Translation）を定義する

め込み空間上でモデル化し，先頭エンティティと末尾エンことにより，これらのエンティティの関係性をモデル化する

ティティの変換を Relation space 上で行う．知識グラフ上手法として TransE [17] をはじめとする Translation-basedのトリプル (h, r, t) について，エンティティを eh , et ∈ Rk ，

Model が知られている．

リレーションを er ∈ Rd としてそれぞれ埋め込む空間上

2.4.1 TransEで表現する．それぞれのリレーションについて，写像行列TransE [17] においては，知識グラフ上で (h, r, t) が定義

を M r ∈ Rk×d として，この行列を用いてエンティティをされている場合，末尾エンティティ t が，先頭エンティティ

Relation space へ写像し，写像先の空間において変換後のh におけるリレーション r による変換後のベクトル表現の先頭エンティティと末尾エンティティが近傍に位置するよ近傍に位置するようにモデルの学習を行う．すなわち，知うに学習が行われる．TransR のスコア関数は式 (2) によっ

識グラフ上のトリプル (h, r, t) について，eh + er ≈ et といて定義される．

う近似式を満たすように，各エンティティおよび各リレー
ションを意味空間上のベクトルとして表現する．ベクトル
表現がどのくらい事実関係に従っているのかを測るためのスコア関数 g(h, r, t) として，通常 eh + er − et の L1 ノル
ムまたは L2 ノルムが用いられ，L2 ノルムを用いた場合のスコア関数は式 (1) のように定義される．

ge (h, r, t) = ||eh + er − et ||2

gr (h, r, t) = ||eh M r + er − et M r ||2(2)

3. 従来手法（KGAT）
3.1 概要KGAT [4] は，ユーザと購買アイテム，購買アイテムの(1)

補助情報からなるグラフを入力として，ユーザの各アイテ
ムに対する購買確率を出力する推薦モデルである．このモ

ただし，|| · ||2 は L2 ノルムを表し，ge (h, r, t) = 0 であ

デルでは，グラフ上の高次の関係性をとらえながら，推薦ることは，知識グラフで定義されているトリプルに基づくにおいて重要である関係を学習し，ユーザやアイテム，ア

事実関係を正確に表していることを意味する．TransE でイテムの補助情報をベクトルで表現する．KGAT を学習

c 2022 Information Processing Society of Japan


208

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情報処理学会論文誌

る．ここで，(h, r, t ) は，グラフ上のトリプル (h, r, t) ∈ Gについて t ∈ Tr を t 以外のエンティティからランダムにサンプリングすることによって作られるトリプルである．
さらに，グラフに存在するトリプル (h, r, t) のエッジの重み π(h, r, t) を以下の式で求める．

図 2π̃(h, r, t) = (W r et ) tanh(W r eh + er )

(5)

exp(π̃(h, r, t)) (h,r  ,t )∈Nh exp(π̃(h, r , t ))(6)π(h, r, t) = 

入力とするグラフのイメージ

Fig. 2 Image of graph for input.

た だ し ，Nh は 先 頭 エ ン テ ィ テ ィ h に 対 し て グ ラ フ
上で定義されているトリプルの集合であり， は転置を表す．また，tanh(x) を x = (x1 , x2 , . . . , xd ) に対して

tanh(x) = (tanh(x1 ), tanh(x2 ), . . . , tanh(xd )) と定義する．
続いて，π(h, r, t) により，eh に対する周辺のエンティ
ティのベクトル表現の重み付け和を計算し，その表現を自身に取り入れることを L 回繰り返すことにより，グラフ上
図 3 学習済み有向グラフを用いた推薦理由の解釈

Fig. 3 Interpretation of the recommendation reason using theの L 次近傍の関係性を考慮したベクトル表現を獲得する．



eNh =

trained directed graph.

π(h, r, t)et(7)(h,r,t)∈Nh

させることによって重み付き有向グラフを得ることができ，このグラフを用いることによって各ユーザに対する各アイテムの推薦理由について解釈することができる．具体的には，ユーザから推薦アイテムまで接続されているエッジのうち，エッジの重みが最大なものを選択し，これを推薦パスとする．この推薦パスに含まれている補助情報を分析することによって，推薦理由の合理性を考察することが可能となる．たとえば，図 3 に示した例の場合，User1 にItem3 が推薦された理由は，推薦パスより，「過去に購入した Item1 と同じ店舗 Store1 で販売されているアイテムでこの繰返し操作は，l 回目の畳み込み演算を終えた後の
(l)

(l)

ノード h のベクトル表現を eh ∈ Rd

として，以下のように定式化される．
(l−1)

eNh



=

(l−1)

π(h, r, t)et(8)(h,r,t)∈Nh
(l)

(l)

(l−1)

eh = fGA (eh(l−1), eNh )

(9)

ただし，fGA (·) は任意の非線形関数である．
式 (8)–(9) の処理を L 回繰り返すことで，L 次近傍までの周辺ノードの接続情報を考慮することができる．このとあるから」という解釈が可能である．

き，eh は π(h, r, t) の大きい et に依存した表現となる．そ3.2 モデル式のため，知識グラフで関係性が定義されている 2 つのエン

KGAT ではエンティティとリレーションをベクトルで表現する．エンティティまたはリレーション p ∈ Q ∪ R の

ティティの関係性の強さをエッジの重みとして定量化することが可能となる．

ベクトル表現を ep ∈ R とし，TransR [18] に基づき，知最後に，ユーザ u ∈ U とアイテム i ∈ I の推薦スコア

識グラフ上のエンティティのベクトル表現 eh ，et を，リŷ(u, i) を，更新した L 個のベクトル表現を用いて以下のよ

レーションごとに異なる意味空間上に写像する．ここで，うに求める．このスコアが高いほど，ユーザ u とアイテム

リレーション r ∈ R による写像行列を W r ∈ R

i の共起関係が強いことを表す．ここで，a|b は，ベクトル

d

d×d

とした

とき，グラフのスコア関数 g は，式 (3) として定義される．

g(h, r, t) = ||W r eh + er − W r et ||2(3)

また，グラフ構造に対する損失は，式 (4) で表される．

LossKG =− ln σ(g(h, r, t ) − g(h, r, t)) (4)(h,r,t,t )∈T

ただし，σ をシグモイド関数，Tr をリレーション r について定義されている末尾エンティティの集合として，

T = {(h, r, t, t ) | t, t ∈ Tr , (h, r, t) ∈ G, (h, r, t ) ∈/ G} であc 2022 Information Processing Society of Japan

a，b の連結を表す．
eu ∗ = eu 0 |eu 1 | · · · |eu L , ei ∗ = ei 0 |ei 1 | · · · |ei L(10)ŷ(u, i) = eu ∗ ei ∗ (11)

ユーザとアイテムの共起に関する損失は，式 (12) で表される．

LossCF =− ln σ(ŷ(u, i) − ŷ(u, j))(12)(u,i,j)∈O

ここで，D + を実際にデータ中に観測されたユーザとアイ

209情報処理学会論文誌

Vol.63 No.1 205–217 (Jan. 2022)

テムのペア集合，D − を観測されていないのペア集合とし，

O = {(u, i, j) | (u, i) ∈ D+ , (u, j) ∈ D− } である．
3.3 モデルの最適化
モデルの全体の損失 Loss は知識グラフの損失 LossKGと推薦の損失 LossCF を用いて以下のように定義される．

Loss = LossKG + LossCF + λ||Θ||2

(13)

(l)

ここで，Θ = {ep , W r , W GA | ∀p ∈ Q ∪ R, ∀r ∈ R, ∀l ∈(l)

{1 · · · , L}} とし，W GA は非線形関数 fGA におけるパラ

図 4 提案手法により構築されるグラフ

Fig. 4 The graph created by the proposal method.

4.3 提案モデルを用いた分析方法

メータ，λ > 0 は正則化の強度を決定する正則化パラメー提案手法では KGAT と同様に，グラフ上に定義されてタである．Adam [19] に基づいて，式 (13) を最小化するよいる関係性を正確に表現しているかを表す知識グラフの損

うに各パラメータを更新する．

失 LossKG とユーザの購買行動をどの程度正確に表現できているのかを表す損失 LossCF を同時に最適化することに

4. 提案手法

より，モデルの学習を行う．これにより，実際にグラフで4.1 概要定義されている関係のうち，ユーザの購買行動を表現する提案手法では，従来の KGAT をユーザの属性情報を考うえで重要である関係が式 (6) によって算出される正規化

慮したモデルへと拡張する．ここでは，ユーザ，ユーザの後のエッジの重み π により強調される．この値を用いるこ

属性，アイテム，そしてアイテムの補助情報からなるグラとで，ユーザの購買行動に関する分析が可能となる．提案

フを構築し，これをモデルの入力とし学習を行い，これに手法で構築されるグラフにおいては，ユーザは「購買アイより得られたエッジの重みを用いた分析方法を提案する．

テム」と「属性」に接続されており，アイテムは，「アイテ

提案手法により，ユーザとその属性，アイテムとその補助ムを購買したユーザ」，「販売店舗」および「アイテムカテ

情報間の関係性の強さを定量化することができ，それらのゴリ」に接続されている．これを用いて，グラフとして表

関係性について分析を行うことが可能となる．

現されたユーザの購買行動において重要な関係性を検出することが可能となる．さらに，年代・性別からなるユーザ

4.2 グラフの構築

属性，アイテム，また店舗について分析を行うために，あ従来研究においては，FreeBase や YOGO といった膨大

る末尾エンティティに対して定義されている先頭エンティな知識を含んだ知識グラフをモデルの入力に用いることもティのエッジの重みの平均値を算出することによって，末ある [4], [20] が，この知識グラフには分析者にとって有用

尾エンティティの「性質」について分析する方法を提案すでない情報も含まれていることが考えられる．そのため，る．具体的には，末尾エンティティ t に対して定義されて本研究においては学習の効率性の観点から独自に知識グいる先頭エンティティの集合を Ht ，ある任意のエンティ

ラフを構築し，これをモデルの入力に用いることとする．

ティ集合を A とし，以下のように平均値を算出する．



ここで，グラフ上のエンティティを q ∈ Q，リレーションを r ∈ R とする．このエンティティとして提案手法では，ユーザ集合 U ，アイテム集合 I ，アイテムの補助情報として店舗集合 A1 ，カテゴリ集合 A2 に加えてユーザの属性集
合 A3 も考慮する．すると，エンティティ集合は，式 (14)として定義される．

Q = U ∪ I ∪ A1 ∪ A2 ∪ A3μ(A, r, t) =h ∈A∩Ht π(h , r, t)|A ∩ Ht |(16)

ここで，π(h , r, t) が大きいエンティティ h は末尾エンティティ t に依存した表現になっている．そのため，この依存度が末尾エンティティに対して平均的に大きいということは，末尾エンティティ t は，h ∈ Ht にとって重要な(14)

また，グラフ G は，
「先頭エンティティ」，「リレーション」，関係にあると解釈することができる．この値を用いることによって，顧客にとって重要なアイテムや，販売アイテムとの関連度が高い店舗を分析することが可能となる．

「末尾エンティティ」の 3 つの組であるトリプル (h, r, t) の5. 実データを用いた分析集合として，式 (15) のように定義される．

G = {(h, r, t)|h ∈ Q, r ∈ R, t ∈ Q}

(15)

ここで，最終的に構築されるグラフのイメージを図 4 に示す．

c 2022 Information Processing Society of Japan

提案手法の有用性を示すため，国立情報学研究所の IDR
データセット提供サービスより提供を受けた 2012 年の楽天市場の評価履歴データ [21] に対して提案手法を適用し，分析を行う．

210

情報処理学会論文誌

Vol.63 No.1 205–217 (Jan. 2022)

表 1 処理後のデータセット基本情報

表 2 NDCG の比較

Table 1 Basic information of data set after processing.

Table 2 Comparison of NDCG.

ユーザ数27,641

アイテム数

123,751

従来手法（KGAT）

0.0364

店舗数

13,123

Neural FM

0.03400.0424

13,658

提案手法

0.03750.0562

定義されているトリプルの数

275,143

データ期間は，2012 年の 1 年間であり，デモグラフィッ
ク属性として，年代が 10 代から 70 代までの 7 段階，性別が男女の 2 属性の計 7 × 2 = 14 カテゴリを使用した．また，1) 被購買件数が 3 件未満のアイテム，2) 被購買件数が25 件未満の店舗，3) 購買数が 3 件未満のユーザ，という条件に該当するデータを削除後，各属性から 2,000 人ずつサンプリングした．ただし，70 代女性に関しては，上記 1)〜

3) の処理後のユーザ数が 1,641 人であったため，サンプリ
ングは行わなかった．ここで，処理後の対象データセットの基本情報を以下の表 1 に示す．
また，Wang ら [4] が提供しているパラメータの設定*1 に則り*2 ，グラフの埋め込み表現の次元数は (d(0) , d(1) , d(2) ) =(64, 32, 16)，正則化の強度を調節する正則化パラメータは
λ = 0.0001，LeakyReLU のハイパーパラメータは α = 0.2とし，グラフの更新回数は L = 2 とした．さらに，エポッ
ク数は 300 として学習を行った．

5.2 実験環境
モデルの学習は，NVIDIA Tesla T4 GPU を 1 個，vCPU
を 4 個搭載したマシンで実行した．提案手法の学習においては，1 エポックあたり約 35 秒を要した．

5.3 分析結果と考察
5.3.1 提案モデルの予測性能提案モデルの妥当性を検証するため，同様のデータを取り扱い，ユーザの購買予測を行うことのできるモデルとの予測精度の比較を行う．ここでは，比較手法として，ユー
ザの属性情報を用いない従来手法（KGAT）と，ニューラル
ネットワークの下で FM を包含する因子分解モデルである

Neural Factorization Machines（以下，Neural FM）[10] を用いた．なお，Neural FM においては，モデル化による差異のみを明らかにするためにユーザの属性情報も使用した．
また本研究では，評価指標として NDCG@20，NDCG@100を使用した．ここで，各手法における NDCG の比較を以下の表 2 に示す．表 2 より，提案手法は従来手法（KGAT）*2

NDCG@100

0.0233

カテゴリ数

5.1 分析条件*1

NDCG@20https://github.com/xiangwang1223/knowledge graphattention network
3 つの異なるデータセット（Amazon-book，Last-FM，Yelp2018）において，最適なパラメータ設定として同値のパラメータ設定が提供されていることから，今回のデータセットにおいても Wangらの設定とした．

c 2022 Information Processing Society of Japan

と Neural FM よりも良い性能を示しており，ユーザの属性情報を活用し，それらを含むデータをグラフとして表現することによって，ユーザの嗜好をより正確にとらえることができていること分かる．

5.3.2 ユーザと属性に関する分析
各属性の嗜好の傾向に関する分析を行うために，ユーザ

u ∈ U と属性 a ∈ A3 のエッジの重み π(u, r, a) を用いて各属性の比較と考察を行う．ここで，π(u, r, a) が大きいこと
は，ユーザ u のベクトル表現が属性 a に依存した表現となっていることを意味しており，属性 a について μ(U, r, a)の値が大きいことは，属性 a への依存が大きいユーザの割合が高いことを意味する．よって，μ(U, r, a) を比較することによって，属性ごとにどの程度属性に依存している，つまり個人の嗜好性が低いユーザが存在するのかを明らかにすることができる．ここで，年代・性別ごとの μ(U, r, a) の値と，π(u, r, a) の分布を図 5 に示す．図 5 より，π(u, r, a)はいずれの属性においても 0 付近に多く分布しているが，属性ごとに分布の広がり方が異なることが分かる．まず性別で比較すると，男性の方が全体的に μ(U, r, a) の値が低く，π(u, r, a) が 0 付近であるユーザの割合が高い傾向が見られる．このことから，男性は女性と比較してユーザ固有の嗜好性が強く，属性に依存しない購買を行うユーザが多いことが分かる．また，同一の性別における年代間の比較をすると，男性においては，μ(U, r, a) の値は 30 代，40
代で大きくなり，年代が上昇するについてその値は小さくなっている一方で，女性は，年代が上昇するにつれて大きくなる傾向がある．このことから，男性は 50 代以降に，
ユーザ固有の嗜好を強く持つユーザの割合が多くなり，趣味などの個人の嗜好に基づく購買を行うユーザの割合が多くなることが推測される．反対に，女性においては，年代が上昇するとユーザ固有の嗜好を強く持つユーザが減少していくことが分かる．この結果を用いて，「μ(U, r, a) の値の大きい 50 代以降の女性，かつ π(u, r, a) の大きいユーザには売れ筋商品のクーポンの発行など画一的な施策を行う，一方で，μ(U, r, a) の値の小さい 10 代，20 代の男女には過去の購買履歴を活用し，パーソナライズした推薦を行う」といった，マーケティング施策に関する提案を行うことが可能である．

5.3.3 ユーザの嗜好に関する分析
エッジの重み π の有用性について検討するため，ユーザの 1 次近傍のエンティティに関して，ユーザと属性のエッ211

情報処理学会論文誌

Vol.63 No.1 205–217 (Jan. 2022)

図 5

属性ごとの π(u, r, a) の分布と μ(U , r, a)Fig. 5 The distribution of π(u, r, a) and the value of μ(U , r, a) of every users’ attribute.
表 3

u1 の購買履歴

表 5 被購買件数上位 5 アイテム

Table 3 Purchase history of u1 .

Table 5 The 5 items in the number of number of items pur-

エンティティ名πchased.

a（40 代男性）

9.43 × 10−1

属性

40 代男性40 代女性

生パスタセット

2.67 × 10−2

1

飲料水

レギンス

座いす

1.09 × 10−2

2

シャンプー

ワンピース

腕時計

8.01 × 10

−3

3

乾電池

まつげ美容液懐中電灯

6.82 × 10−3

4

うどんセットお米

DVD プレーヤ

5.03 × 10−3

5

SD カード裏起毛レギンス

表 4

u2 の購買履歴

Table 4 Purchase history of u2 .

貫した購買行動が確認できる．このように，π(u, r, a) の値
が大きく属性との関連度の高いユーザは属性内において標エンティティ名π

ペット用パーカ

9.99 × 10−1

ペット用ポロシャツ

2.35 × 10−8

ブランケット7.40 × 10−9

犬用サプリメント

2.42 × 10−9

犬用デンタルケア

2.06 × 10−9

アイテムの特徴を明らかにするため，ユーザ集合 U とアa（40 代女性）

1.64 × 10−13

イテム i ∈ I に対して式 (16) より μ(U, r, i) を算出し分析

準的な嗜好を有し，反対に，この値が小さく属性との関連度の低いユーザは，ユーザ特有の嗜好を有すると解釈することができる．

5.3.4 アイテムの特徴に関する分析を行う．π(u, r, i) が大きいアイテム i は，ユーザとアイテ
ジの重み π(u, r, a) とユーザの購買アイテムのエッジの重ム間の関係性が強く，ユーザの嗜好を表現するうえで重要

み π(u, r, i) について分析する．これらの π の値はユーザなアイテムであることを意味する．一方で，π(u, r, i) が平の 1 次近傍において正規化された値であるため，合計する

均的に小さいアイテム i は，ユーザとアイテムの関係性がと 1.0 となる．すなわち，π(u, r, a)，π(u, r, i) は各ユーザ

弱く，購買ユーザに嗜好を表現するうえで重要なアイテムの嗜好に対する影響の割合であると解釈することができではないと解釈することができる．そのため，π(u, r, i) をる．ここでは，評価件数が 5 件のユーザのうち，π(u, r, a)

用いて μ(U, r, i) を算出することによって，各アイテムのが最も高かったユーザ u1 ，および最も低かったユーザ u2

ユーザの嗜好に対する重要度を定量化することが可能となを抽出し，その購買傾向について考察する．該当するユーる．ここで，被購買件数が 16 件以上，25 件未満のアイテ

ザの π の値を表 3，表 4 に示す．ここで，表 5 より，一般

ムのうち μ(U, r, i) の上位 10 件と下位 10 件のアイテムをに 40 代男性では，食料品や電化製品などの日用品が多く購

図 6 に示す．図 6 より，ファッション系のアイテムにお買されており，表 3 のユーザ u1 は，40 代男性の標準的な

いて μ(U, r, i) の値が大きくなっており，π(u, r, i) は 1.0 付

購買行動をしているといえる．一方で，π(u, r, a) が最も低近に多く分布している一方で，この値が小さいアイテムは，

かった 40 代女性のユーザ u2 は表 4 に示したようにペット

π(u, r, i) がほどんど 0 付近に分布している．このように同商品を多く購入しており，表 5 から読み取れるファッショ

程度の購買件数で同程度のアイテムであっても，ユーザのンアイテムや美容アイテムといった購買は見られない．こ嗜好における重要度が異なることが分かる．ここで，あるのように，ユーザ u2 では，ユーザ固有の嗜好に基づく一アイテム i について，ユーザの嗜好における重要度 π(u, r, i)c 2022 Information Processing Society of Japan

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図 6

該当アイテムの π(u, r, i) の分布と μ(U , r, i)Fig. 6 The value of μ(U , r, i) and distribution of π(u, r, i) of selected items.



図 7 各該当アイテムの購買ユーザのうち π(u, r, i ) が最大である
ユーザの割合Fig. 7 Percentage of users for whom π(u, r, i ) is maximal inusers purchasing each selected item.
図 8が小さい要因として，アイテム i を購買しているユーザの該当店舗の μ(I, r, s) と取扱いアイテム数

Fig. 8 μ(I, r, s) and the number of handling items.

嗜好における属性の重要度 π(u, r, a) の値が大きい，もしくは，アイテム i 以外のアイテム i に対する重要度 π(u, r, i )布図を図 8 に示す．図 8 より，アイテム数が増加するとの値が大きいことが考えられる．図 6 に示した μ(U, r, i)μ(I, r, s) が小さくなっていることが分かる．アイテム数がの下位 10 位のアイテムにおいて，π(u, r, i ) の値が最の大多い店舗においては，一般的に様々なアイテムを取り扱っ

きいユーザの割合を図 7 に示す．この結果より，アイテムていることが想定されるため，μ(I, r, s) の大きい店舗におi を購買しているユーザの嗜好において，アイテム i 以外

いては，取扱いアイテムの多様性が低く，μ(I, r, s) の小さ



のアイテム i に対する重要度 π(u, r, i ) の値が大きいこと

い店舗においては，取扱いアイテムの多様性が高いと考えが分かる．よって，μ(U, r, i) の小さいアイテムは，ユーザられる．実際に，図 8 より，μ(I, r, s) の大きい店舗は，取の嗜好を説明しうるアイテムではないため，ユーザに宣伝扱いアイテム数が少なく，専門店などの特定の食材やカテ対象となりうるアイテムでないと考えられる．一方で，こゴリのアイテムを販売する店舗である．全体的には取扱いのようなアイテムにおいてはセット売りなどの施策によっ

アイテム数が増加すると μ(I, r, s) の値が小さくなるといて，販売数を増加させるなどのマーケティング戦略が考えう傾向が見られるが，日用品専門店 A については，取扱られる．

いアイテム数が多いものの，μ(I, r, s) の値が比較的大きく

5.3.5 アイテムと店舗に関する分析なっている．ここで，日用雑貨店 A と日用雑貨店 B におけアイテムと店舗の関係性を明らかにするため，アイテム

る各属性ごとの購買割合を図 9 に示す．これらの店舗は，集合 I と店舗 s ∈ A1 に対して，式 (16) を適用し分析を行

同様に日用雑貨を取り扱っているが，日用雑貨店 A の方がう．ここでは，取扱いアイテムの被購買件数の合計が 500

取扱いアイテム数に対して μ(I, r, s) の値が大きくなって

以上 1,000 未満の店舗を抽出した．ここで該当店舗についいる．図 9 より，日用品雑貨店 B は属性ごとの購買割合て，縦軸に μ(I, r, s)，横軸に取扱いアイテム数をとった散に顕著な傾向は見られないが，日用雑貨店 A は，70 代女

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性における購買割合が非常に高く，特定の顧客層からの支

ここでは，エンティティのベクトル表現に関する分析を持が高いアイテムを取り扱う店舗であることが分かる．こ行うために，以下の 2 つのアイテムについて，Entity spaceのことから，顧客の嗜好においてアイテムが類似しているにおいてそれらと Cos 類似度が最も大きかった上位 10 件ため，μ(I, r, s) の値が大きくなったと考えられる．このよのアイテムを算出し，考察を行う．ここで抽出した 2 つのうに，μ(I, r, s) の値の値を分析することによって，各店舗

アイテムの概要を表 6，該当アイテムと店舗の間のエッジの取扱いアイテム数の多様性について分析することが可能の重みを表 7 に示し，さらに該当アイテムと Cos 類似度である．

の大きかった上位 10 件のアイテムを表 8，表 9 に示す．

5.3.6 エンティティのベクトル表現に関する分析

表 8 より，ニットカーディガン A との類似度が高いア

提案モデルでは関係性の強いエンティティ，すなわちイテムにはファッション系のアイテムが多く出現し，それ

π(h, r, t) が大きいエンティティ h，t のベクトルどうしの表らは同一の店舗で販売されていアイテムであることが分か

現が近くなるようなベクトルの更新方法をとる．さらに，る．一方で，ワンピース A については表 9 より，類似度

各エンティティについてを L 近傍の周辺エンティティのの高いアイテムとしてレディースのファション系のアイ

情報を畳み込み演算により取り入れることで，グラフ上のテムが出現しているが，ペット用品や食品などのアイテム

エッジでつながれた L 次のエンティティについてその重も出現している．さらにニットカーディガン A と異なり，みが大きいものどうしのベクトル表現が類似したものとな

ワンピース A では異なる店舗で販売されているアイテム

る．これによって，実際に事実関係が定義されているエンとの類似度が高くなっている．この違いは，主にアイテム

ティティすべてのベクトル表現が類似したものとなるのでの被購買件数に依存していると考えられる．アイテムはグはなく，関係性の重要度に基づいてそれらの類似性をモデラフ上で購買されたユーザと，販売店舗，アイテムカテゴ

リングすることが可能となる．

リのエンティティと接続されており，これらの周辺のエン
ティティの情報を関係性の強さ π に基づいて取り入れながら，そのベクトル表現を学習する．さらに，このベクトルの学習はグラフの損失 LossKG とユーザとアイテムに関する損失 LossCF を同時に最小化するように更新する．その表 6抽出したアイテム

Table 6 Selected items.
アイテム名

店舗名

ニットカーディガン A

AquaGarage

10

ワンピース A

Dark Angel

288

表 7

被購買件数

該当アイテムの店舗とのエッジの重み π(i, r, s)

Table 7 Wedge wight π(i, r, s) between selected item andstore.
図 9 日用品雑貨店 A，日用品雑貨店 B の属性ごとの購買割合の比較

アイテム名

π(i, r, s)

Fig. 9 Comparison of percentage of purchases of each attribute

ニットカーディガン A

3.119 × 10−1

ワンピース A

8.255 × 10−6

for Daily Necessities Store A and Daily Necessities StoreB.

表 8 ニットカーディガン A と類似度の高いアイテム

Table 8 Items with a high degree of similarity to Knit Cardigan A.
cos 類似度

アイテム名

店舗名

1

ボーダー柄ワンピース

AquaGarage

2

女性用下着

小悪魔ドレス DiamondHearts

0.906

3

ブーツ

AquaGarage

0.904

4

マキシ丈ワンピース

AquaGarage

0.903

5

長袖ワンピース

AquaGarage

0.901

6

ジェルネイル

ネイル工房

0.887

7

フレアスカート

AquaGarage

0.887

8

シャツワンピース

AquaGarage

0.885

9

もこもこパーカ

AquaGarage

0.885

10

マキシ丈ワンピ

AquaGarage

0.882

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0.912

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表 9

ワンピース A と類似度の高いアイテム

Table 9 Items with a high degree of similarity to One Piece A.
cos 類似度

アイテム名

店舗名

1

トリミングシザ

ペット用品ペットの道具屋さん

2

レディースインナートップス

Dark Angel

0.932

3

保湿ケアクリーム

ゲルクリームの【レステモ】

0.912

4

ドルマンカーディガン

Pierrot【ピエロ】

0.886

5

レディースパーカ

神戸レタス（KOBE LETTUCE）

0.879

6

マキシワンピース

ワンピー

0.870

0.932

7

女性用下着

三軒茶屋通信インナーウエア三恵

0.867

8

ルイボスティ

ティーライフ shop 健康茶自然食品

0.863

9

コットンスキニーパンツ

kormarch

0.863

10

レギンス

ギャルスター（GALSTAR）

0.862

ため，アイテムが多くのユーザに購買されている場合は，れる．また，アイテムに関しても同様に任意の補助情報を

LossCF で発生する損失が大きくなり，知識グラフ定義さ考慮することができる．提案モデルを映画の視聴履歴に適れている店舗との関係性の重要度 π(i, r, s) の値が小さくな用した場合，映画とその補助情報との関係性の強さを分析ることが考えられる．実際にワンピース A とニットカーすることによって，映画の視聴理由に対する考察が可能でディガン A の店舗とのエッジの重み π(i, r, s) を比較するあり，映画と関係性の強い役者がいる場合には，ユーザがと明らかにニットカーディガン A の方がその重要度が高い

その役者に注目して視聴に至っている可能性が高いということが分かる．

解釈ができる．また，この結果を用いて，そのような役者

このように，このモデルでは，購買件数が少ないアイテに焦点を当てた施策の実施などの提案につなげることが可ムに関してグラフで定義されている「知識」を用いること能である．このように，提案手法はモデルへの入力とするによって，適切なベクトル表現を得ることができているとグラフを分析の目的によって変更させることができ，非常いえる．このことは，推薦システムの研究の分野において，に拡張性の高い実用的なモデルであるといえる．

モデルの「解釈性」とともに主張されている知識グラフをモデルに用いることの有用性である．一方で，ワンピース

6.2 知識グラフの埋め込み方法

A に関しては，ユーザとアイテムの購買関係がベクトルの提案手法では TransR に基づいて，知識グラフのエンティ表現に大きく影響しており，直感的に類似しているとは考ティおよびリレーションのベクトル表現の学習を行った．

えにくいペット用品や食品などのアイテムとも類似度が高

しかし，TransR は知識グラフ上で定義されたトリプルを埋くなっている．特に，本研究で対象とした EC サイトにおめ込み空間でいかに厳密に表現するかに焦点を当てて提案

いては，ユーザが様々なジャンルの商品を購買するため，されている手法であり，分析モデルを構築するにあたって

ユーザとアイテムの購買関係を用いてモデルの学習を行

は，目的に応じて他の手法を用いることも考えられる．提うと，潜在的な関係性が学習できる反面，ノイズのような案モデルでは，リレーションごとに異なる埋め込み空間を

データの影響を受けてしまうことも考えられる．

定義しており，各 Relation space において，その関係性を

6. 考察
6.1 モデルの拡張性に関する考察

表現している．そのため，リレーションが異なるエンティ
ティどうしを同一の意味空間上で比較することができな
い．TransR ではなく，より単純なモデルである TransE を

本稿では，ユーザの属性として「年代・性別」を用いた用いることで，事実関係性の厳密性は欠くものの，すべてが，提案手法の入力とするグラフは分析者によって任意にのトリプルを同一の埋め込み空間上で定義することができ変更が可能であり，ユーザの属性として，ソーシャルネッ

る．これによって，属性とアイテムなど異なる性質を持っトワーク上のつながりを考慮することも可能である．実際たエンティティどうしが同一の意味空間で表現され，あるにソーシャルネットワーク上でつながれているユーザ同士「属性」と類似度の高い「アイテム」などの議論が可能にな

はその嗜好が類似している場合が多く，実際にこのつながる．これによって，ある属性を代表するようなアイテムのりを考慮した推薦モデルも提案されている．多くのユーザ抽出などの分析が可能になると考えられる．このように，とのつながりがあり，かつそれらの関係性が強いユーザは，分析のしやすさの観点から，モデルを再構築することも可

多くのユーザの嗜好に影響を与えているユーザである．こ能である．

のようなユーザを検出し，この購買行動を分析することで，ユーザの嗜好の特性を把握することが可能であると考えら

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6.3 提案モデルを用いた分析の安定性析を行った．予測精度の比較においては，従来手法と比較

EC サイトなどのデータセットにおいては，ユーザの購して評価指標の観点からも優れていることを示した．ユー

買件数やアイテムの被購買件数にばらつきがあることがザの嗜好に関する分析においては，ユーザの嗜好をモデル

一般的である．よって，このようなデータセットを対象との学習により得られた知識グラフ上のエッジの重みを用いする場合，FM などの次元削減をベースとする手法では，て解釈をすることが可能であることを示した．また，分析

データ間の既知の関係性を考慮することができないため，結果に基づいてマーケティング施策を提案できることからデータ数が十分に存在しないユーザやアイテムはモデルのも，提案手法は実応用可能性の高い手法であるといえる．

効率的な学習の妨げとなる可能性が高い．しかし，提案手加えて，アイテムと店舗においても同様の分析を行い，ア法においては，データ数が少ない場合に与えられた知識をイテムと店舗の関係性の強さから店舗の性質について考察

Attention 機構を用いて重要視することによって，適切なを行い，グラフのエッジの重みを用いた分析の有用性を示

ベクトル表現の学習を行うことが可能である．そのため，した．以上により，提案モデルでは，グラフ上のエッジのEC サイトのように膨大なアイテムが存在するデータセッ

重みを用いて様々な観点から分析を行うことが可能となトにおいても，適切な学習を行うことが可能であり，安定

り，顧客の嗜好を理解するために有用な分析モデルである

した分析が行えるといえる．

といえる．提案モデルへの入力とするグラフは分析の目的によって自由に構築することが可能であるため，様々な分

6.4 マーケティングへの応用

野への応用が期待される．

マーケティング施策を実施する際，企業は顧客全体を一

今後の課題として，購買順序などのユーザの行動系列の定の基準に基づきユーザを分割して，分割後の各セグメン

時系列性を考慮することがあげられる．これにより，ユートに対して施策を検討することが多い．この分割の基準とザの嗜好の変化やトレンドなどについても分析が可能にな

しては，年代や性別といったデモグラフィック属性のほかると考えられる．

にも，居住地などの地理的や特徴や，アンケートに基づく

謝辞 本研究では，国立情報学研究所の IDR データセッ

心理的な分類であるサイコグラフィック属性などが用いらト提供サービスにより楽天株式会社から提供を受けた「楽れることがある．そして実務において，セグメントの分割

天データセット」を使用いたしました．貴重なデータの提基準の決定は経験に基づいた判断によって行われることが供に深く感謝いたします．また，本研究の一部は JSPS 科

多い．本提案手法においては，顧客の属性情報を自由に与研費 21H04600 の助成を受けたものです．

えることが可能であり，式 (16) によって属性ごとの嗜好の共通度合いを定量化することができる（図 5）．ここで，参考文献

π(u, r, a) の値が大きく嗜好が共通化しているユーザ群に[1]

対しては，セグメントマーケティングが効果的であると考えられる．そのため，セグメント分割の候補となる各属性[2]

a を与えた場合のモデルの精度とユーザと属性の間のエッジの重みの平均値 μ(U, r, a) から，企業が有する属性情報のうち，いずれがセグメントマーケティングを行う際の分[3]割基準として有効であるかを定量的に評価することができる．具体的には，モデルの予測精度が高く，μ(U, r, a) が大
きい属性 a を有するユーザ群にはセグメントマーケティン[4]

グが有効であると判断することができる．これにより，提案手法を用いることにより，企業が有するユーザの属性情報の中から，効果的なセグメント分割基準を発見することが可能となると考えられる．

[5]

7. 結論と今後の課題
本研究では，様々なデータを統合的に扱い，多角的な分[6]析を可能とすることを目的とし，KGAT をユーザの属性情報を考慮したモデルへと拡張することによって，ユーザの嗜好を属性情報と購買アイテムおよびその補助情報の観点から分析可能なモデルを提案した．提案モデルを実データに適用し，予測精度の評価とユーザの購買行動に関する分

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https://doi.org/10.32130/idr.2.1 (2014).

伊藤 史世
1997 年生．2020 年早稲田大学創造理
工学部経営システム工学科卒業．現
在，同大学大学院創造理工学研究科経営システム工学専攻修士課程在学中．
機械学習を用いたデータ分析に関する研究とその実応用に興味を持つ．

張 志穎
1996 年生．2018 年山東大学統計学部
応用数学科卒業．2021 年早稲田大学大学院創造理工学研究科経営システム専
攻修士課程修了．在学時 Long Short-Term Memory のモデル構造に関する研究に従事．

雲居 玄道
2008 年早稲田大学理工学部経営シス
テム工学科卒業，2008 年同大学理工学術院総合研究所嘱託研究員．2015
年浄土真宗本願寺派総合研究所研究助
手．2017 年早稲田大学大学院創造理
工学研究科博士後期課程入学．2019
年早稲田大学創造理工学部経営システム工学科助手，現在に至る．情報数理応用・テキストマイニングの研究に従事．
経営情報学会，日本気象学会各会員．

後藤 正幸 （正会員）
1969 年生．1994 年武蔵工業大学大学
院修士課程修了．2000 年早稲田大学
大学院理工学研究科博士課程修了．博士（工学）．1997 年同大学理工学部助手．2000 年東京大学大学院工学研究科助手．2002 年武蔵工業大学環境情報学部助教授．2008 年早稲田大学創造理工学部経営システ
ム工学科准教授．2011 年同大学教授．情報数理応用とデー
タサイエンス，ならびにビジネスアナリティクスの研究に従事．著書に，『入門パターン認識と機械学習』コロナ社（2014），『ビジネス統計–統計基礎とエクセル分析』オデッ
セイコミュニケーションズ（2015）等．IEEE，INFORMS，
電子情報通信学会，人工知能学会，日本経営工学会，経営情報学会等各会員．

c 2022 Information Processing Society of Japan

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