情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

EC サイトにおける閲覧履歴を用いた
購買に繋がる行動の変化検出
財津 大夏1,a)

三宅 悠介1,b)

概要：EC サイトにおいて，ユーザーは購買に向けて「商品の探索」「商品の絞り込み」のように行動を変化させる．ユーザーの行動の変化にリアルタイムで追従して，EC サイトのシステムを適応的に変化させることで購買率の向上が期待されるため，この変化を検出することは EC サイトの運営者にとって有用である．リアルタイムでの処理を行うためには，計算量やメモリ使用量の観点から，単純な特徴量によって変化を検出できることが望ましい．Moe(2003) は，EC サイトの閲覧履歴を用いて，ユーザーの来店目的に対応する情報探索のタイプと商品ページの閲覧パターンを 4 つに分類した．初期段階では購買を検討する商品集合を形成するために多くの種類の商品を閲覧する一方で，購買の直前では閲覧する商品の種類が少なくなることが示されている．そこで本報告では，直近の閲覧履歴から，商品の閲覧回数に対する商品の属性の種類の比のみを特徴量として，統計的仮説検定を用いて特徴量の値の変化をリアルタイムに検出する手法を提案する．EC サイトのプロダクション環境の閲覧履歴を用いて，商品に紐づく複数の属性ごとに特徴量を計算し，購買に至るまでの時系列における変化から特徴量の有効性を確認した．また，実際に購買を行ったユーザーに関して，提案手法が特徴量の値の変化を検出できることを確認した．

Change Detection in Behavior Followed by Possible Purchase
Using Electronic Commerce Site Browsing History
Hiroka Zaitsu1,a)Yusuke Miyake1,b)Abstract: In Electronic Commerce (EC) sites, consumers change their behavior toward purchasing, suchas ”search products” and ”narrow products.” Detecting this change is useful for EC site operators since thepurchase rate is expected to be improved by following the changes in consumer behavior in real-time andadaptively changing the EC site system. For performing real-time processing, changes should be able to be
detected by simple feature values from considering the amount of calculation and memory usage. Moe (2003)
classiﬁed the types of information search and the browsing patterns of product pages corresponding to the
purpose of visiting customers using EC site browsing history. Moe shows that many types of products arebrowsed to form a set of products to be considered for purchase in the initial stage, but the types of products
browsed before the purchase are decreased. In this paper, we propose a method for detecting changes infeature values in real-time using statistical hypothesis testing, using only the ratio of the type of productattributes to the number of product visits based on the most recent browsing history. Using the browsing
history of the production environment of a EC site, the feature amount was calculated for each attributeassociated with the product. The eﬀectiveness of the feature amount was conﬁrmed from the change in thetime series up to purchase. We conﬁrmed that the proposed method can detect changes in feature values for
consumers who actually made purchases.

1

a)
b)

GMO ペパボ株式会社 ペパボ研究所
Pepabo Research and Development Institute, GMO Pepabo,Inc.
zaitsu@pepabo.com
miyakey@pepabo.com

c 2020 Information Processing Society of Japan⃝

1. はじめに
日本国内の消費者向け電子商取引（以下 EC）の市場規
模は 2010 年代に拡大を続け，2018 年時点では BtoC（企1情報処理学会研究報告
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業-消費者間）で 18.0 兆円（前年 16.5 兆円，前年比 8.96 ％合，次元数の少ない単純な特徴量という条件を満たすが，

増），CtoC（消費者-消費者間）のフリマアプリで 6,392 億

EC サイトやユーザーごとに異なる範囲の値を取ると考え円（前年 4,835 億円，前年比 32.2 ％増）に達している [13]．

られる．学習ベースの手法ではユーザーごとに教師データ

EC サイトを訪れるユーザーは，「購買を目的としないを与えることで差異を踏まえた学習を行える可能性があるウィンドウショッピング」「購買する商品の探索」「特定のが，EC サイトのすべてのユーザーについて事前にデータ

商品の購買」等，その時々に応じた複数の目的を持っておを用意することは難しいため，ユーザーによって値が取りり，EC サイトの運営者が閲覧履歴として観測できる「サうる範囲に差がある特徴量の場合は，学習不要なアプロー

イト内での商品の検索」「商品の閲覧」「商品の購買」等のチを用いる必要がある．

ユーザーの行動は，目的によって変化すると考えられる．

そこで本報告では，閲覧数に占める商品の種類の比の値

この行動の変化に合わせて EC サイトのシステムを適応

を特徴量と捉え，統計的仮説検定を用いて有意差を検証す的に変化させることで，購買率の向上が期待される．例えることで，購買に繋がるユーザーの行動の変化を検出する

ば，「商品の探索を行っているユーザーに対する推薦手法

手法を提案する．ユーザーが行動を行う度に直近の行動履を，商品の画像や説明文の類似性を用いる内容ベース型推歴から特徴量の値を計算し，その推移を任意の点で二分し薦と比較して，多くの利用者の評価から導かれる多様なた群について，平均値に有意差がある場合に変化として検商品を提案することでユーザーの興味を惹く可能性が高出する．我々は，GMO ペパボ株式会社が運営する EC サ

「商品のい [2], [3], [8] 協調フィルタリング*1 に切り替える」

イト「minne[12]」において，商品に紐づく複数の属性から絞り込みを終えて購買を行おうとしているユーザーに対し特徴量の値を計算し，購買を行ったユーザーについては特て，決済導線を表示して購買を促す」等の振る舞いの変更

徴量の値が連続的に下がり，購買を行わなかったユーザー

により，ユーザーが商品を購買する可能性が高くなり，ECについては値が一定する傾向から，単純な特徴量によってサイトの運営者にとっては売上の，ユーザーにとっては利モデルの学習を行わずにユーザーの行動の変化を検出で便性の向上に繋がる．このような振る舞いの変化のためにきることを見出した．また，ユーザーごとの閲覧履歴からは，ユーザーの行動の変化を検出することが必要である．

特徴量の値を作成し変化を検出することで，EC サイトやユーザーの行動の変化に追従して EC サイトのシステム

ユーザーごとに特徴量の値のスケールが異なる場合にも対を適応的に変化させるためには，ユーザーが何らかの行動応する．統計的仮説検定を用いてユーザーが何らかの行動をとった直後に変化を検出する必要がある．行動の変化ををとる度に検定を行うことで，行動をとった直後に変化を検出するための特徴量には，EC サイトのアクセスログか検出することができ，有意水準をパラメータとして与えるら得られるデータや，ユーザーや商品のメタデータ等が考ことが可能となる．

えられる．ただし，どの特徴量を選択するべきかは EC サ

本報告の構成を述べる．2 章では，EC サイトにおける

イトごとに未知であり，多くの特徴量が存在する場合はどユーザーの行動の変化検出の課題を述べる．3 章では，提の特徴量が寄与するか事前には不明であるため，これらの案手法の特徴量作成と変化検出のアルゴリズムを述べる．

特徴量を全て用いる学習ベースの手法がある．しかし，学4 章では minne のプロダクション環境のデータに提案手

習ベースの手法では，特徴量の次元数が増えるほど必要な法を適用して有効性の検証と考察を行い，5 章でまとめとサンプルサイズが増大し，モデルの汎化性能を向上させる

する．

ことが困難になる課題があり [17]，サンプルサイズの増大
は計算量の増加にも繋がる．ユーザーが行動をとった直後に変化を検出するためには，計算量や計算時間の観点から，次元数の少ない単純な特徴量を用いることが望ましい．

2. ユーザーの行動の変化検出における課題
ユーザーの行動の変化を検出するためにどのような特徴量を選択するべきかは EC サイトごとに未知である．行動既存研究におけるユーザー行動の分析として，ユーザーの変化を検出するための特徴量には，EC サイトのアクセの目的に対応する閲覧パターンの分類が試みられており，スログから得られるデータや，ユーザーや商品のメタデー「購買が認識された初期の段階に行われる探索行動」ではタ等多くのものが考えられるが，どの特徴量が変化検出に

カテゴリーページと商品ページを多く閲覧し，「購買決定寄与するかは事前には不明であるため，これらの特徴量をの直前に行われる探索行動」では少数の商品に閲覧が集中

複合して用いるディープラーニングや隠れマルコフモデすることが示されている [9], [18]．ある期間の探索行動にル [15], [19] 等の学習ベースの手法がある．

おける商品の閲覧数と商品の種類の数を特徴量と捉えた場

しかし，学習ベースの手法では特徴量の次元数が増加す
ると必要なサンプルサイズが増大し，モデルの汎化性能を*1あるユーザーと他のユーザーの嗜好が何らかの観点で似ていることを用いて推薦を行う手法．例えば，商品 a，b を購買したユー
ザー A が存在する場合，商品 a を購買したユーザー B に対して，
商品 b も好む可能性が高いとして推薦を行う．

c 2020 Information Processing Society of Japan⃝向上させることが困難になる問題があり [17]，サンプルサ
イズの増大はモデルの学習時の計算量や計算時間の増加にも繋がる．高次元の特徴量に対しては，潜在的な意味を保2

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持したまま次元数を減らす次元削減 [20] の手法をとること

め，時間経過による特徴量の値のずれが生じない．また，ができるが，次元削減のための追加計算が必要となる．EC

ユーザー本人の行動履歴だけを用いるため，ユーザーごと

サイトにおいては時間帯や曜日によってユーザーの行動のに特徴量の値が取る範囲に差がある環境にも適用可能であ傾向が変化することが確認されているため [14]，1 日分以り，モデルの学習によらず検定統計量の計算のみで変化検上のデータで学習を行うことが望ましいが，モデルの学習出が可能である．

に用いたデータと推論対象のデータの時間差により特徴量にずれが生じ，時間経過によりずれが大きくなる可能性が以降に，提案手法における特徴量の作成と変化検出の具体的な方法を述べる．

ある．よって，次元数の少ない単純な特徴量でユーザーの行動の変化を検出できることが望ましい．

3.1 特徴量の作成

マーケティング・リサーチの分野では，EC サイトにおまず，ユーザー u の行動履歴 a を時刻 t 順に並べた系

けるユーザーの行動の分析として，閲覧履歴からユーザー

列 Su から，直近の閲覧履歴を表すウィンドウ Wu (t) を作の来店目的に対応する情報探索のタイプと商品ページの閲成する．行動履歴 a には，商品の閲覧 aview ，商品の購買

覧パターンを分類する研究がなされている．「購買が認識

apurchase ，商品の検索 asearch 等の種類がある．系列 Su のされた初期の段階に行われる探索行動」では，購買を検討

探索行動」では閲覧する商品の種類が少なくなることが示

系列長を l，ウィンドウ Wu (t) の幅を w とおくと，
(
)
(1)
Su =
a1 a2 . . . al()
Wu (t) =(2)
a′1 a′2 a′3 . . . at

されている [9], [18]．ある期間の探索行動における商品のである．ここで，する商品集合を形成するためにカテゴリーページと商品ページを多く閲覧する一方で，「購買決定の直前に行われる閲覧数と商品の種類の数は，次元数の少ない特徴量という条件を満たすが，特徴量が取りうる値の範囲が EC サイト

a′1 = at−w+n

やユーザーごとに異なると考えられる．学習ベースの手法

a′2 = at−w+n+1

でユーザーごとの差異を踏まえた学習を行うためにはユー

a′3 = at−w+n+2

ザーごとに教師データを与える必要があるが，EC サイトのすべてのユーザーについて事前にデータを用意することは難しいため，この特徴量をユーザーの行動の変化検出に用いるためには学習が不要なアプローチによることが望まであり，n は (1 ≤ n ≤ w) かつ t − w + n > 0 を満たす最小の自然数である．
このウィンドウ Wu (t) から，商品の閲覧 aview の対象としい．

なった商品の属性 attr に関する特徴量の値 rattr (Wu (t)) を

3. 提案手法

を以下の式で定義する．

2 章の議論を踏まえて本報告では，ユーザーの行動の変求める．商品の属性 attr の集合を A とおき，特徴量の値

rattr (Wu (t)) =化に追従して EC サイトのシステムを適応的に変化させる|A|
count(aview )(3)

ために，次元数の少ない特徴量を用いた，学習が不要なア

即ち，時刻 t における特徴量の値 rattr (Wu (t)) は，直近

プローチにより行動の変化を検出する手法を提案する．

の閲覧履歴 Wu (t) に含まれる商品閲覧回数に対する商品

ユーザーが閲覧する商品の種類の数が，購買が認識された初期の段階と購買決定の直前とで変化することに着目しの属性の種類の比である．商品の属性としてはカテゴリやメーカー等が想定される．

た上で，閲覧履歴から商品の閲覧回数に対する商品の属性の種類の比を，次元数の少ない単純な特徴量として用いる．

3.2 変化検出更に，ユーザーごとの特徴量の値の時系列に対して統計的

3.1 節で定義した特徴量の値 rattr (Wu (t)) を用いてユー仮説検定による平均値の差の検定を行い，ある時点の前後

ザーの行動の変化を検出するために，幅 w′ のウィンドウで有意な差がある場合に変化として検出することで，学習W ′ を定義する．
(
Wu′ (t) =r1′ r2′によらない変化検出を行う．ユーザーが何らかの行動をとる度に検定を行うことで，ユーザーが行動をとった直後に変化を検出することができる．また，検定における有意水
準をパラメータとして与えることが可能である．

2 章で述べた課題に対して，提案手法ではデータ量と計算量の観点において，ユーザーの閲覧履歴と閲覧対象となった商品の属性のみから単純な特徴量の値を計算可能である．学習を行わず直近の行動履歴から変化検出を行うた

c 2020 Information Processing Society of Japan
⃝

r3′

...

rattr (Wu (t)))(4)

なお，ここで

r1′ = rattr (Wu (t − w + n))r2′ = rattr (Wu (t − w + n + 1))
r3′ = rattr (Wu (t − w + n + 2))である．

3

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提案手法では，ウィンドウ Wu′ (t) を任意の点で二分したウィンドウ W1′ と W2′ に対して統計的仮説検定による平均値の差の検定を適用し，有意水準 s において有意に差があると見なされた場合に行動に変化があったと見な
す．ウィンドウ Wu′ (t) に存在する変化点を漏れなく検出するために，分割は W1′ = (r1 ), W2′ = (r2 , . . . , rw′ ) から

W1′ = (r1 , . . . , rw′ −1 ), W2′ = (rw′ ) までの w′ − 1 パターンについて行う．平均値の差の検定には，分布の歪みに対図 1 購買ユーザーの作品 ID を用いた特徴量の値の変化

応でき [11]，標本の母分散が等しくない場合にも広範に対Fig. 1 Feature values of purchasing users based on the product
ID.

応しうる [5] 手法として，Student の t 検定の改良である

Welch の t 検定を用いる．Student の t 検定は，標本の母集団が正規分布に従い，母分散が等しいと仮定した場合，統計量が自由度に依存する t 分布に従うことを利用して，2組の標本の平均に有意差があるかどうかを検証する手法である．Welch の t 検定は母分散が等しいことを仮定しない．
提案手法におけるハイパーパラメータは，閲覧履歴から特徴量の値 rattr を求める際のウィンドウの幅 w，特徴量の値 rattr の変化を検出する際のウィンドウの幅 w′ ，Welchの t 検定の有意水準 s の 3 つである．

図 2以上を踏まえて，変化検出のアルゴリズムを Algorithm

1 に示す．

購買ユーザーの作品の出品者 ID を用いた特徴量の値の変化

Fig. 2 Feature values of purchasing users based on the product’s seller ID.

Algorithm 1 Change detection in the proposed method.
Require:Stream of values: {a1 , a2 , . . .}Window size: w, w′
Signiﬁcance level: s
1: W ← {}2: W ′ ← {}3: for t = 1, 2, . . . do
4:
W ← W ∪ {at }5:
if the number of W elements > w then6:
Drop tail element of W .
7:
8:
9:
10:
11:
12:
13:

W ′ ← W ′ ∪ {rattr (t)}if the number of W ′ elements > w′ thenDrop tail element of W ′ .
′= W1′ ⊻ W2′ .

Apply Welch’s t-test for every split W/* The time series of W1′ , W2′ should be continuous. */if p-value < s thent of the W2′ ’s ﬁrst element is a change point.

る．次に 4.3 節で提案手法のハイパーパラメータについて検討する．最後に 4.4 節で提案手法による変化検出の結果と計算時間を確認する．購買を行ったユーザーでは時刻 tが進むほど作品閲覧回数に占める作品属性の種類の比の値が低下し，購買を行わなかったユーザーでは時刻 t に関わらず作品閲覧回数に占める作品属性の種類の比の値が変化しないという仮説に基づき，データセット中で購買を行ったユーザー（以下，購買ユーザー）と購買を行わなかった
ユーザー（以下，非購買ユーザー）にデータセットを分割して計算した．
図 1 から図 8 に，購買ユーザーと非購買ユーザーそれぞれの作品属性ごとの特徴量の値の変化を箱ひげ図で示す．
箱の中の横線は中央値を，箱の上端は第三四分位数を，箱の下端は第一四分位数を，ひげの上端は第三四分位数に四Algorithm 1 の 4 行目から 7 行目が 3.1 節で述べた特徴
量の作成にあたり，7 行目から 13 行目が 3.2 節で述べた変化検出にあたる．

4. 実験と考察
提案手法の有効性を検証するため，3 章で実装した手法
を，GMO ペパボ株式会社の運営する EC サイト「minne」のプロダクション環境における閲覧履歴に適用した．4.1
節で実験に用いたデータセットについて述べ，4.2 節で作
品*2 に紐づく属性のうち提案手法に適したものを考察す*2

minne はハンドメイド品を売買する EC サイトであり，出品物

c 2020 Information Processing Society of Japan⃝

分位範囲の 1.5 倍を足した値を，下端は第一四分位数から四分位範囲の 1.5 倍を引いた値を，ひげの上下の点は外れ値を表す．x 軸は，購買ユーザーでは購買までの特徴量の変化を捉えるために apurchase までの行動回数を表し，右方
向に値が減少する．非購買ユーザーではデータセット中でユーザーが行動を開始してからの行動回数を表し，右方向に値が増加する．y 軸は特徴量の値を表す．図 1 から図 4の図中の赤線は，代表的な系列における提案手法の挙動を示すために，x 軸の値ごとの y 軸の中央値の系列に対して提案手法を適用し検出した変化点である．
は作品と呼ばれる．

4情報処理学会研究報告
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図 3

非購買ユーザーの作品 ID を用いた特徴量の値の変化

Fig. 3 Feature values of non-purchasing users based on the

図 7 非購買ユーザーの作品カテゴリを用いた特徴量の値の変化

Fig. 7 Feature values of non-purchasing users based on the

product ID.

図 4 非購買ユーザーの作品の出品者 ID を用いた特徴量の値の変化

product’s category.

図 8 非購買ユーザーの作品カテゴリグループを用いた特徴量の値

Fig. 4 Feature values of non-purchasing users based on the
product’s seller ID.

の変化

Fig. 8 Feature values of non-purchasing users based on the
product’s category group.

を行った．なお，minne では休日と平日で時間ごとのアクセス数の傾向に差があることが確認されている [14]．そこで 2020 年 3 月 2 日（月曜日）の閲覧履歴との比較を行ったところ，作品閲覧は平日の方が 9.8%多く，購買の回数は休日の方が 25.8%多かった．このことから，平日は閲覧だ
けを行い，購買は休日に行うという傾向を読み取れるが，
図 5

購買ユーザーの作品カテゴリを用いた特徴量の値の変化

Fig. 5 Feature values of purchasing users based on the product’s category.

提案手法における特徴量の値の変化は平日と休日で同じ傾向を示すことを確認している．アクセス数の傾向は，1 日のうちの時間帯への依存が大きいため，1 日分の閲覧履歴を用いることで minne における特徴量の有効性を十分に検証することができる．

4.2 特徴量に用いる作品属性
今回の評価において特徴量に有効な作品属性を検討するため，作品に紐づく次の 4 つの属性ごとに特徴量の値を計算した．
図 6 購買ユーザーの作品カテゴリグループを用いた特徴量の値の変化

Fig. 6 Feature values of purchasing users based on the product’s category group.

• 作品 ID• 作品の出品者 ID*3
• 作品カテゴリ• 作品カテゴリグループ*4「作品 ID」と「作品の出品者 ID」に関しては，購買ユー

4.1 データセットの概要
データセットには 2020 年 3 月 1 日（日曜日）の閲覧履

ザーでは行動が apurchase に近づくにつれて特徴量の値が*3

歴を用いた．図 1 から図 8 より，ユーザーが行動を開始
した直後は特徴量の値の変動が大きい傾向を確認できるため，本報告では系列長 l ≥ 6 のユーザーを対象として実験

c 2020 Information Processing Society of Japan⃝*4minne は CtoC の EC サイトであり，出品者と購買者がともにユーザーである．
minne の作品カテゴリは幾つかのグループに分かれている．例
えば「T シャツ」カテゴリと「ワンピース」カテゴリは「ファッション」カテゴリグループに属する．

5

情報処理学会研究報告
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表 1

異なる w と w′ における変化点の検出数

品 ID は特徴量の値が下がり始めた直後に，図 2 から作品

Table 1 Number of detected change points at diﬀerent w.

ている様子が示された．一方，変化を検出するべきでない

作品属性

w

w′
3

5
5
3
10
5

の出品者 ID は特徴量の値が下がるごとに変化を検出でき

データセット作品 ID

作品の出品者 ID

購買ユーザー00

非購買ユーザー

00

購買ユーザー1

6

いないことが分かる．作品の出品者 ID を用いる場合に行

非購買ユーザー1

2

動回数 = 1 で変化を検出しているが，作品 ID を用いる場

購買ユーザー00

非購買ユーザー0

0

合も作品の出品者 ID を用いる場合も，行動回数 = 5 近辺

購買ユーザー2

6までは特徴量の値が安定していない．minne においては，

非購買ユーザー

1

1

ユーザーが行動を開始した直後は行動の傾向が定まってい非購買ユーザーでは，図 3 と図 4 からいずれの作品属性
でも特徴量の値の変化が少なく，変化点もほぼ検出されてないことが分かるため，行動回数 = 6 以降で変化検出を行減少することが図 1 と図 2 から確認でき，非購買ユーザー

う等の工夫が必要と考えられる．

では行動回数に関わらず値が変化しない様子が図 3 と図 4

また，個別のユーザーに対する精度を検討するため，ECから確認できるため，提案手法を用いた minne のユーザー

サイトにおけるユーザー行動の分析に用いられる [15], [19]

行動の変化検出に有用であると考えられる．一方で，「作隠れマルコフモデル（HMM）[10] との比較を行う．提案手品カテゴリ」と「作品カテゴリグループ」に関しては，購法は「変化点を検出した場合」に，隠れマルコフモデルは買ユーザーと非購買ユーザー共に早い段階で特徴量の値が「隠れ状態のうち特徴量の値の平均が低い状態に遷移した

減少し，その後変化しなくなることが図 5 から図 8 より確場合」に予測ラベルを「購買ユーザー」として，手法ごとの認できるため，購買に向かうユーザーの行動の変化を検出

出力結果を予測ラベルに対応させる．隠れマルコフモデルするための特徴量としては適していない．よって以降の実の隠れ状態数は 2 とし，学習には Baum-Welch アルゴリズ

験では「作品 ID」と「作品の出品者 ID」を特徴量に用いムを，推定には Viterbi アルゴリズムを用いた．モデルのる作品属性とする．

構築のためデータセットを訓練データ:テストデータ=9:1に分割し，ユーザー数は訓練データが 87,285 ユーザー，テ
ストデータが 9,699 ユーザーである．また購買ユーザーに4.3 ハイパーパラメータ提案手法に存在するハイパーパラメータとして，閲覧履

関しては購買以前の特徴量の値の変化を考察するために購を求める際のウィンドウの幅 w と，買後の作品閲覧を行動履歴から除き，系列長 l < 6 となっ特徴量の値 rattr の変化を検出する際のウィンドウの幅 w′

た場合は評価対象から除いたため，テストデータにおいての値を本節で検討する．実用上は，ユーザーが閲覧を開始

実際に評価されたユーザー数は 9,523 ユーザーである．

歴から特徴量の値 r

attr

′

した後に早い段階で変化検出を行えるよう w と w ともに

テストデータにおいて作品 ID を特徴量に用いる場合の小さいことが望ましいが，提案手法では W1′ と W2′ に含まattr

混同行列を表 2 に，作品の出品者 ID を特徴量に用いる場の平均値の差により変化を検出するため，w と合の混同行列を表 3 に，偽陽性率と偽陰性率を表 4 に示があまりに小さいと W1′ と W2′ が平均値の差のある時
attr

す．作品 ID を特徴量に用いる場合と，作品の出品者 ID をから変化を過剰に検特徴量に用いる場合のいずれにおいても，提案手法よりも出する問題が起こりうる．4.1 節のデータセットに対して，

隠れマルコフモデルの方が積極的に「購買ユーザー」のラ

れる r

w

′

刻 t の範囲を含まないか，少数の r′

w が {5, 10} と w が {3, 5} の組み合わせにおいて検出した

ベルを付けた．隠れマルコフモデルがテスト対象を積極的′

変化点の数を表 1 に示す．w に関しては，w = 3 ではいに「購買ユーザー」と見なした理由として，「購買しなかっずれの w，データセット，作品属性の組み合わせにおいてた」にマッピングされる隠れ状態の分布が平均 1.0，標準も変化点を検出できなかった．w に関しては，w = 10 の偏差 1.16−8 となっており，僅かでも特徴量の値が減少すとき購買ユーザーに関してより多くの変化点を検出し，非ると「購買した」隠れ状態に遷移していたため，真の購買

購買ユーザーに関して少ない変化点を検出している．そこ

ユーザーに対する精度は隠れマルコフモデルの方が高い一′で，本報告では w = 10 と w = 5 を実験に用いる．なお，方で，真の非購買ユーザーに関しては提案手法の方が精度

他のハイパーパラメータである Welch の t 検定の有意水準

良く分類できた．提案手法の精度を更に改善する方策とし

s は，慣例的に用いられる値の 0.05 を用いる [4], [6]．

ては，特徴量の値が変化する際の正負方向を予測ラベルを′付ける際に考慮することや，ユーザーが行動を開始した直4.4 変化検出と計算時間
ここまでの検討を踏まえて，提案手法による変化検出の結果と計算時間を確認する．
変化を検出するべき購買ユーザーについて，図 1 から作

c 2020 Information Processing Society of Japan⃝

後の，特徴量の値に変動がある期間を除外することが考えられる．
また，提案手法のウィンドウ Wu′ (t) あたりの計算時間
は，3.1GHz クアッドコア Intel Core i7 を利用する評価環

6情報処理学会研究報告
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表 2 作品 ID を特徴量に用いた場合の混同行列

ルを上回っており，偽陽性率に対して偽陰性率が低いこと

Table 2 Confusion matrix when the product ID is used as a

は購買に繋がるユーザーの行動の変化検出の目的に沿ってfeature.

いる．今後の課題としては，特徴量の値が変化する際の正
正解ラベル

提案手法
予測ラベル

HMM

負方向のモデルへの組み込みや，特徴量の値の変動が大き

購買

非購買

購買

526

4551

非購買

201

4245

を行う必要がある．また，変化検出に用いるウィンドウを

購買

662

5571

各要素で分割するのではなく一箇所で等分割することによ

非購買

65

3225

表 3 作品の出品者 ID を特徴量に用いた場合の混同行列

い期間の除外等により，高精度に検出を行う仕組みの検証

る計算時間の短縮，小標本に対して頑健な統計的仮説検定の手法を検討したい．

Table 3 Confusion matrix when the seller ID of a product is

参考文献

used as a feature.
正解ラベル

提案手法
予測ラベル

HMM

購買

非購買

購買

483

5719

非購買

244

3077

購買

679

7047

非購買

48

1749

[1]

[2]

[3]
表 4

偽陽性率と偽陰性率

Table 4 False positive rate and false negative rate.

[4]
作品 ID
作品の出品者 ID

偽陽性率

偽陰性率

提案手法

0.517

0.276

HMM

0.633

0.089

提案手法

0.650

0.336

HMM

0.801

0.066

[5]

[6]

境において，1.71 ミリ秒から 1.75 ミリ秒であった．ウェ[7]

ブサイトの読み込み時間は 1,000 ミリ秒未満となることが望ましいとされており [7]，提案手法による変化検出に掛かる時間は十分に小さいことが確認された．統計的仮説検定
によるウィンドウ内の変化検出について，W ′ を各要素で[8]分割するのではなく一箇所で等分割し，精度を維持しながら速度を改善する手法も提案されており [1]，提案手法に応用することで更に計算時間を短縮できる可能性がある．

[9]

加えて，統計的仮説検定の手法に関しても，サンプルサ
イズが小さい標本に対してより頑健な種々の手法 [16] を検討してウィンドウの幅 w および w′ を小さくすることで，[10]

更にリアルタイム性を向上させられる余地があると考える．

5. まとめ
本報告では，EC サイトの運営者にとって有用な情報で

[11]

[12]

ある，購買に繋がるユーザーの行動の変化検出について，
ユーザーごとの直近の閲覧履歴から特徴量を作成し，統計[13]

的仮説検定によって変化検出を行う手法を提案した．そして，提案手法の有効性を示すために，実際の EC サイトのプロダクション環境のデータを用いて，特徴量に用いる商[14]

品属性の検討と，精度および計算時間の確認を行った．提案手法の計算時間は 1.7 ミリ秒から 1.8 ミリ秒程度であり，EC サイトへの導入において問題ないことが確認された．
非購買ユーザーに関する精度に関しては隠れマルコフモデ

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