DEIM Forum 2016 B1-2

ユーザの潜在的興味に基づく Web 広告推薦方式の検討
山口

由莉子†

森下 民平††

稲垣

陽一††

青井

順一††††

中島

中本 レン††

張

建偉†††

伸介†

† 京都産業大学 コンピュータ理工学部 〒 603–8555 京都府京都市北区上賀茂本山†† 株式会社きざしカンパニー 〒 103–0015 東京都中央区日本橋箱崎町 20-14 日本橋巴ビル 6F††† 筑波技術大学 産業技術学部 〒 305–8520 茨城県つくば市 天久保 4 丁目 3-15†††† 株式会社マイクロアド 〒 150–0044 東京都渋谷区円山町 19-1 渋谷プライムプラザ 9 階E-mail: †{g1245243,nakajima}@cc.kyoto-su.ac.jp, ††{mimpei,inagaki,reyn}@kizasi.jp,†††zhangjw@a.tsukuba-tech.ac.jp, ††††aoi junichi@microad.co.jp
あらまし 企業が製品やサービスのために行う宣伝活動の一形態として，Web 広告が注目されている．Web 広告には，検索キーワードに対応した広告が表示されるリスティング広告や，閲覧中のコンテンツの内容や過去の閲覧履歴に関連する広告を表示させる興味関心連動型広告が存在する．しかし，従来のキーワードマッチングをベースとした手法では，数多く存在するであろう潜在的な購買者層に対して効果的に Web 広告を推薦することは困難である．そこ
で我々はユーザの潜在的な興味の分析に基づく Web 広告推薦方式を検討する．具体的には，ある特定サイトに訪問したユーザの閲覧履歴を分析することで，この特定サイトに対して潜在的興味を持つユーザモデルを学習する．この学
習結果に基づき，単なるキーワードマッチングによらない Web 広告推薦方式について検討すると共に，ユーザモデル
を学習する際に分析対象とする閲覧履歴の取得期間が予測性能に及ぼす影響について議論したので報告する．
キーワード

Web 広告，ユーザプロファイリング，アクセスログ分析

1. は じ め に容，及び属性等を考慮しているが，ユーザの潜在的興味を考慮した分析が行われているとは言えず，Web 広告を通じて購買者企業が行う製品やサービスの宣伝活用の一形態として，Webの層を広げるにはまだまだ改良の余地がある．従来の手法では広告が注目されている．Web 広告が注目されている要因としてユーザがこれまでターゲットサイトに関するキーワードが含まは，リアルタイムでユーザ個人に合わせた Web 広告を配信す

れた Web サイトに訪れていたかどうかによって，ターゲットる仕組み，RTB(リアルタイムビッディング)（図??参照）[?] のサイトの広告を掲載するかどうか判断していた (興味関心連動普及が挙げられる．そしてまた，Web 広告推薦では，対象とな型広告)．また，広告主サイトに訪問したことがあるユーザである顧客ユーザの属性・嗜好に基づいた個別の広告を表示できる

るかどうかによって広告を配信するかどうか判断していた (リターゲティング性と，ユーザのマウス操作に合わせて能動的にターゲティング広告)．しかし，これら従来の方式は既にユーザ

アクションする等のインタラクティブ性を性質として持っておが興味を持ち，明確に認知しているキーワードの広告を掲載すり，従来の広告では実現できなかった新たな推薦が可能となっる，あるいは広告主サイトへのアクセス履歴があるユーザに広ている．特に，ターゲティング性がある事から，広告主の「自告を配信するものであり，広告主は潜在的興味を持つ新たな購分の出した広告の閲覧数を増やしたい」という意見と，閲覧者

買者，購買層を Web 広告によって獲得することが難しい．新た(Web を通して広告を見るユーザ) の「興味・関心のない広告をな購買者，購買層を獲得するためには，対象の Web サイトに見たくない」という意見のミスマッチを解消する取り組みが広関して未知であるユーザに対して広告を提示する必要があるが，がっている．現在，ターゲティング性が考慮された Web 広告

限られた広告費を有効に活用するためにも少しでも見込みのあとしては，以下の種類が存在する．

る（潜在的興味を持つ）ユーザを特定して，広告を提示するこ（ 1 ） 検索キーワードに対応した広告を表示させる検索連動型とが重要である．そこで本研究では，ユーザの潜在的興味を分

広告 (リスティング広告)

析することで，より効果的な Web 広告推薦方式を提案し，各（ 2 ） 個別ユーザに適した広告を配信するために，閲覧中のコ

種実験に基づいた本手法の改良について検討することを目的とンテンツの内容や過去の閲覧履歴に関連する広告を表示している．本研究の遂行にあたり，我々は以下の仮説を立てた．

させるコンテンツ連動型広告 (興味関心連動型広告)（ 3 ） 広告主サイトを訪れたことのあるユーザに再訪を促す広告（リターゲティング広告）
上記で挙げた Web 広告では，ユーザの検索クエリや閲覧内•

ある Web サイトに対して（明示的もしくは潜在的な）興味を持つユーザ同士の閲覧履歴は，互いに類似している．

•

ある Web サイトに対して興味を持つユーザモデルの学習

においては，分析対象とする閲覧履歴の取得期間が長い方が効果的である．
本稿では，上記の仮説を踏まえ，既に特定の Web サイトに訪3. ユーザの潜在的興味に基づく Web 広告推薦方式

問したことがあるユーザの閲覧履歴を分析し，ターゲットサイ

本節では，3.1 節にて，RTB の処理の流れ，3.2 節にて，従トに訪れるユーザの特徴を見つける（以下，ユーザモデルとす

来の Web 広告推薦システムについて説明する．また，3.3 節にる）．さらに，この Web サイトには訪問したことはないが，同て，提案するユーザの潜在的興味に基づく Web 広告推薦方式

様の閲覧履歴を持つユーザに対して，この特定 Web サイトをの概要と処理について説明する．

推薦する，という方式を提案する．また，この閲覧履歴に基づ

3. 1 RTB（リアルタイムビッディング）環境

くユーザモデルを学習する際に，分析対象とする閲覧履歴の取本研究で研究開発を行う Web 広告推薦方式では，RTB（リ

得期間が予測性能に及ぼす影響について議論したので報告する．

アルタイムビッディング：Real-Time Bidding）環境での活用

以下，2 節にて，関連研究について述べ，3 節にてユーザのを想定している．そこでまずは，RTB について説明する（図潜在的興味に基づく Web 広告推薦方式について説明する．4 節??参照）．

では，3 節で述べた Web 広告推薦方式について実験的考察をRTB とは 1 配信 (1 インプレッション) 毎にリアルタイムで瞬行ったので報告する．最後に 5 節にて，まとめと今後の課題に時に，広告枠を買う側 (広告主や広告会社) が入札し，広告枠をついて述べる．

供給する側 (媒体社) が応札を行う仕組みのことである．SSP(サ2. 関 連 研 究
以下に，Web 広告に関連した研究について述べ，我々の提案方式との差異を示す．
鈴木らは Web サイトのアクセスログと関連データを用いてプライサイドプラットフォーム) とは，広告枠を供給する側，媒体社が使用するプラットフォームのことである．DSP(デマン
ドサイドプラットフォーム) とは，広告主や広告会社など，広告枠を買う側が使用するプラットフォームのことである．つまり，DSP が広告枠を買う側の都合の良い条件，(配信対象者や消費者の購買行動を明らかにするため，購買行動に混合分布を

掲載面，配信時間など) をもとに入札し，SSP がそれに応札す

当てはめて，購買サイクルを推定し購買の前後の行動の特徴をるという関係である．

分析している [?]．また，生田目らは EC サイトのアクセスログ

次に，同じく図??を用いて，RTB の処理の流れを説明する．

と関連データを用いてサイト会員の日常の閲覧行動を考慮した

まず広告枠のある Web サイト（図??の場合，サイト Y）にユー

購買予兆の発見モデルの提案 [?] をしており，また久松らはそザがアクセスすると同時に広告タグを読み込む．すると，SSPの購買予兆を発見するモデルをロジット・モデルを元に作成しに広告リクエストがかかる．SSP は DSP にビッドリクエストをている [?]．以上の研究ではユーザの購買予兆を発見し広告を表行う．ビッドリクエストとはこのような広告枠に「こんなユー示するという研究を行っているが，本研究では購買の予兆を発ザがアクセスしましたが，広告を表示させますか」というリク見するのではなく，閲覧しているユーザの潜在的な興味に基づ

エストのことである．ビッドリクエストには，アクセスしてきいて広告を推薦するかどうかを決める事を目的としている．

たユーザを識別する ID(クッキー) や IP アドレス，アクセスに

内野らはユーザが次に見たい情報を予測し，それに関する広用いたブラウザ（ユーザエージェント）などのユーザに関する告配信する Web 広告配信システムを kMER およびマルコフモ

情報（図??の場合，ユーザに関する情報）また広告先を掲載す

デルを応用した研究を行っている [?]．この研究はマルコフモデ

る掲載先のドメインとコンテンツカテゴリー，広告枠の ID，広ルを使っているため，閲覧履歴の時系列パターンに着目した取告のサイズなど，広告枠やその掲載先の情報（図??の場合，Y

り組みといえる．しかしながら，多少時系列パターンが異なっ

サイトの情報）などが含まれている．DSP 側は SSP から送らていたとしても，同様の Web サイト群を閲覧しているのであれてきたビッドリクエストの分析を行う．例えば，ユーザは広れば，ユーザの興味関心は類似している，というのが本研究の告主が広告配信をしたいターゲットユーザであるか，広告掲載立場である．すなわち本研究による提案手法の方がより幅広く

先は広告主の広告を閲覧するのに適した Web ページ，Web サ

類似ユーザの検索・発見することが可能であると考えている．

イトであるかどうか，など瞬時に判断する．そして広告枠を買

Shuai Yuan らは RTB の概要と RTB の有用性について述べていたい金額を含めて，買いたい意思，ビッドレスポンスを SSP

いる [?] が，本研究では RTB を用いてユーザが認知していなに送る．これが DSP の入札となる．図??の場合，DSP1,2,3,4

い商品を認知してもらうことによってより，Web 広告での宣がそれぞれビッドリクエストの分析を行い，入札をするか，ど

伝活動が活性すると考えている．Kuang-chih Lee らはユーザ，の値段で入札するかを判断する．今回の場合は，DSB1,2,3, はWeb ページ広告をそれぞれ階層的にグループ化したものを組みそれぞれ￥100,￥200,￥50 で入札し DSP4 は広告枠を買わな合わせたときの CVR を推定している [?] が，本研究では Web

いと判断し，入札しなかった．SSP は DSP からの入札価格がサイトごとのユーザモデルによってユーザの潜在的興味を発見

OK であれば応札し，オークションを行う．そして最も高い値するという立場である．すなわち本研究による提案手法の方が段で入札した DSP の広告を広告枠に入れ，広告を掲載する（イより幅広く類似ユーザの検索・発見することが可能であると考

ンプレッション）．図??の場合，一番高額で入札した DSP2 がえている．

広告枠を落札し，DSP2 の広告が広告枠に掲載されるという流れである．

図 1 RTB（リアルタイムビッディング：Real-Time Bidding）環境

図 2 従来の Web 広告システム（興味関心連動型広告およびリターゲティング）

3. 2 従来の Web 広告推薦システム

ユーザの興味関心を判定するものである．

次に 3.1 節にて説明した RTB 環境上で運用されている従来

リターゲティング広告では，ターゲットサイトに訪問したこの Web 広告推薦システムとして，興味関心連動型広告およびとがあるかどうか調べ，ユーザに広告を配信するかどうかを決リターゲティング広告について説明する．なお，以下の説明でめる手法である（図??右参照）．図??右の例では，取得した当は広告主がターゲットサイトを広告したいと仮定する．DSP

該ユーザの閲覧履歴内に，ターゲットサイトが含まれていた場

は，ビッドリクエスト内のユーザ識別情報 (クッキー) を用いて合，システムはこのユーザに対してターゲットサイトの広告をそのユーザがターゲットユーザであるかどうか判断する（図??

推薦する．このようにリターゲティング広告は，ターゲットサ

参照）.

イトに訪問したことがあるユーザに広告を配信するものである．

興味関心連動型広告では，ユーザの閲覧履歴内に広告したい

3. 3 ユーザの潜在的興味に基づく Web 広告推薦方式

商品，もしくは Web サイトのキーワードが含まれているか否か

前節にて説明した従来の手法では，ユーザがすでに興味を持で広告枠の入札行動および入札金額を決める手法である（図??

ち，認知しているキーワードに関連する広告を提示するもので左参照）．この手法では事前に，ターゲットサイトのキーワー

あり，広告主にとっては新しい購買者，購買層を Web 広告にドを抽出しておく．図??左の例では「車」がターゲットサイト

よって獲得することが難しい．そこで，ユーザの潜在的興味をのキーワードとなる．広告の推薦は，ユーザが広告掲載枠のあ分析することで，より効果的な Web 広告推薦を実現することるメディアサイトにアクセスすることがトリガーとなる．このが可能なユーザの潜在的興味に基づく Web 広告推薦方式につ時，システムはビッドリクエストとして受信した当該ユーザのいて図??を用いて説明する．

閲覧履歴に含まれるキーワードと，事前処理で抽出したター

この手法では，システムは事前にターゲットサイトにアクセ

ゲットサイトのキーワードが合致するかどうかを調べる．図??

スしたことのある他のユーザグループの閲覧履歴を取得する．

左の例では，取得した当該ユーザの閲覧履歴内に「車」という

この閲覧履歴を用いて，ターゲットサイトに訪れるユーザモデ

キーワードが含まれていた場合，システムはこのユーザに対ルを保持した分類器を作成する．すなわち，閲覧履歴とターしてターゲットサイトの広告を推薦する．このように興味関心

ゲットサイトとの直接的な関連が小さい場合においても，ター連動型広告では，単純に閲覧履歴中のキーワードに基づいて，

ゲットサイトに対してユーザの潜在的興味があるか推測するこ

図 3 ユーザの潜在的興味に基づく Web 広告システムとが可能となる．

て学習データとした．

実際に広告推薦を行う場合は，アクセスしてきたユーザの閲

ここで，世の中に存在するポジティブデータとネガティブ

覧履歴を取得し，事前に作成した分類器にてユーザがターゲッ

データの比率を考えると，数多く存在する Web サイトの中でトサイトに対して潜在的興味があるか推定する．この方法によターゲットサイトを訪れたことのあるユーザ数の比率は非常にり，今まで広告を配信していなかったユーザへの広告配信が可

小さいといえ，すなわちポジティブデータの比率は非常に小さ能となり，ターゲットサイトの広告効果を高められる．ユーザ

い．世の中に存在するポジティブデータとネガティブデータのの潜在的興味に基づく Web 広告推薦方式を用いることで新し数が同等である場合には，分類器に与える学習データの比率はい購買者，購買層を Web 広告によって獲得することが可能と1:1 で問題ないと考えられる．ただし，今回のケースのようになる．

世の中に存在するポジティブデータとネガティブデータの比率

4. 潜在的興味を持つユーザモデルの学習方法に関する実験的考察が著しく偏っているケースにおける，適切なユーザモデル構築
用学習データのポジティブ・ネガティブ比率に関して検討する必要があると考えた．本稿では，３つのターゲットサイトを用

本節では，ユーザの潜在的興味に基づく Web 広告推薦方式

いて，学習データのポジティブ・ネガティブ比率を変化させて，におけるユーザモデルの学習方法に関して，実験に基づく検討

分類器の性能にどのような影響があるか実験を通じて考察を行を行ったので説明する．また，実験用の学習データであるユー

う．ターゲットサイトは以下の 3 つを使用した．

ザの閲覧履歴はランダムに取得した 1 日 1 万人のデータを 7 日分用いた．このデータにはユーザ ID，アクセス URL，アクセ

サイト (a): 画像や Q ＆ A サービス，ニュースからなる若い女
性向けサイト [1.00 ％ (約 1 日 100 人/1 日 1 万人ア

ス日時が含まれる．特徴量はアクセス FQDN を用いた．アクセス FQDN とはアクセス URL の FQDN である．FQDN(Fully

Qualified Domain Name) とは，ホスト名，ドメイン名（サブドメイン名）を省略せずに指定した記述形式のことである．な

クセス)]
サイト (b):[0.84 ％]

お，学習には SVM を用いた．ユニーク FQDN 数，すなわち特徴量ベクトルの次元数が 13,651 と高次元なため，線形カー
ネル (liblinear) を用いた．

4. 1 ユーザモデル構築用学習データのポジティブ・ネガティ
ブ比率に関する検討

4. 1. 1 ポジティブ・ネガティブ比率に関する実験手順

閲覧履歴の取得期間は 24 時間，12 時間，3 時間の 3 パターンとした．比較実験を行うポジティブデータ：ネガティブデー
タの比率は 1:1，1:2，1:3 の３つである．また，実験回数はそれぞれ 10 回行った．実験手順を以下に示す．
手順 1

ターゲットサイトに訪れたことのあるユーザらの閲

手順 2取得した閲覧履歴を取得期間，24 時間毎，12 時間“ターゲットサイトに訪れたことのあるユーザらの閲覧履歴”
をポジティブデータ，“ターゲットサイトに訪れたことのない
ユーザらの閲覧履歴” をネガティブデータとし，双方をあわせ週刊誌のような情報，社会人向けサイト [0.98 ％]サイト (c): ビジネスニュースサイト，ビジネスマン向けサイト

覧履歴を取得する．
毎，3 時間毎の 3 パターンを用意する．このうち 100

図 4 ポジティブ・ネガティブデータの比率に関する実験結果

件をテストデータのポジティブデータとし，残りの数をそれぞれ TPR，FPR とすると，AUC は定義より，式 (1)2 桁目の端数を切り捨てたデータを学習データのポで表される．

∫ −∞ジティブデータとする．ターゲットサイトに訪れていないユーザの閲覧履歴，10,000 件をテストデータのネガティブデータとする．学習データのネガティ
ブデータは実験する比率によって変更する．
手順 3

特徴量を FQDN とし，3 パターンそれぞれ，SVMを用いて手順 2 で作成した学習データを学習させて分類器を構築する．

手順 4

手順 3 で作成した分類器を用いて，手順 2 で作成したテストデータをテストし，分類器の性能を求める．

AU C =T P R(s) F P R0 (s) ds(1)∞

ランダムな予測結果を返すモデルの AUC は 0.5 となり，必ず予測を的中させるモデルの AUC は 1.0 となる．したがって，
少なくとも 0.5 以上の数値でなければ意味がなく，また 0.5 よりも明らかに大きな値であることが望ましい．
ターゲットサイト，3 サイト (サイト (a),(b),(c)) において，学
習データのポジティブデータ，ネガティブデータの (1:1,1:2,1:3)の比率の違いによる分類器の性能への影響を調べた実験結果

上記手順により行った実験結果については，次節にて考察する．

を図??に示す．図??が示す結果より，３サイト，および，３種

4. 1. 2 ポジティブ・ネガティブ比率に関する実験結果およ類の閲覧履歴の取得時間に対する９種類の実験を行ったが，9

び考察

例中 8 例でポジティブデータとネガティブデータの比率が 1:1

前節にて説明した通り，学習データのポジティブ・ネガティブのケースで，AUC の値が最も高くなった．したがって，少な比率を変化させて，分類器の性能にどのような影響があるか実

くとも今回行った実験条件においては，学習データのポジティ

験を通じて考察を行う．なお，本研究で構築する分類器の性能

ブ・ネガティブ比率は 1:1 で問題ないということがいえる．次を判定する尺度としては，AUC を用いる．AUC を用いる理由

節にて，ユーザモデル構築用学習データである閲覧履歴取得期を説明するために，予測件数 1 万人のうち実際に閲覧したユー

間が予測性能に及ぼす影響について調べるが，学習データのポザが 1 人だったケースを考察する．このとき，常に全員が閲覧

ジティブ・ネガティブ比率は，1:1 で行うことにする．

していないと回答する予測モデルの正確度 (accuracy) は 99.99％と高いが，このモデルは明らかに役に立たない．このような場合のようにクラス分布に大きな偏りがある 2 クラス分類問題

4. 2 ユーザモデル構築用学習データである閲覧履歴取得期間が予測性能に及ぼす影響

4. 2. 1 閲覧履歴取得期間に関する実験手順

では，予測モデルの性能評価指標に AUC [?] を用いるのが一般

本研究の最終的な目標である，ユーザの潜在的興味に基づく的である．予測モデルを用いた予測時に，閲覧する可能性が高Web 広告推薦方式の実現のためには，性能の高いユーザモデル

いユーザほどより大きな実数値スコアが出力されるとする．あ

構築のために学習データを適切に準備する必要がある．そこでるスコアを閾値としたとき，閾値以上のユーザを閲覧したユー

本節では，ユーザモデル構築用学習データである閲覧履歴の取ザ，閾値未満を閲覧していないユーザと判定すると，その閾値得期間が予測性能に及ぼす影響について検討する．

を選択した場合の真陽性率 (true positive rate，本当に閲覧し前節の実験結果および考察に基づき，ユーザモデル学習用

たユーザを正しく閲覧したと判定した割合)，偽陽性率 (false

データのポジティブ・ネガティブ比率は 1:1 とした．実験に用

positive rate，実際には閲覧しなかったユーザを誤って閲覧しいたターゲットサイトは，4.1.1 節で用いた 3 サイトに以下のたと判定した割合) とを求められる．縦軸に真陽性率，横軸に偽6 サイトを加えた計 9 サイトである．

陽性率を取り，閾値をスコアの高い方から 低い方へ全ユーザがサイト (d):

料理レシピ投稿，閲覧サイト [1.60 ％]閲覧したユーザと見なされるまで動かしながらプロットしたもサイト (e):

映画情報サイト [0.68 ％]のを ROC 曲線 (Receiver Operating Characteristic Curve) とサイト (f):

画像やイラストを投稿，閲覧するサイト [7.00 ％]呼び，ROC 曲線の下側面積を AUC(Area Under ROC Curve)

サイト (g):

天気情報サイト [3.40 ％]と呼ぶ．閾値とするスコアを s, 真陽性率と偽陽性率を返す関サイト (h): 2 ちゃんねるのまとめサイト [2.00 ％]水準で有意差があり，有意差が見られないのは 1 サイトのみだった．したがって上記仮説を覆す結果とはいえない．
ただし，サイトによってはユーザの閲覧行動パターンの違いもあると考えられるため，閲覧履歴の取得時間が単に長ければ長い方が性能が高いユーザモデルを構築できるとは限らない．したがって，最適な閲覧履歴の取得時間を特定するためには，今後さらに詳細な実験を行う必要があると考えている．また，図??のグラフより，ターゲットサイトによって分類器の性
図5

閲覧履歴取得期間が予測性能の及ぼす影響に関する実験結果

能に違いが出ることも分かる．特に性能の高かったサイト (f)，(h)，(i) では，アクセスするユーザの閲覧履歴が互いに似ておサイト (i):オンライン小説，ケータイ小説を読む専用サイト

り，潜在的興味を持つユーザを特定しやすいということが言え[1.70 ％]

る．今後は性能の高いターゲットサイトの特徴を分析すると共閲覧履歴の取得期間は 24 時間，12 時間，3 時間の 3 パターンとした．また，実験回数はそれぞれ 10 回行った．実験手順
は 4.1.1 節と同様である．ただし，手順 2 における学習データのポジティブ・ネガティブ比は 1:1 に固定した．実験結果については，次節にて考察する．

4. 2. 2 閲覧履歴取得期間に関する実験結果および考察
９つのターゲットサイト (サイト (a〜i)) において，ユーザモデル構築用学習データである閲覧履歴の取得期間が予測性能に及ぼす影響について評価するために行った実験結果を図??に示す．
図??が示す通り，9 サイト中，7 サイトでは最も取得期間が長かった 24 時間毎（24h）が最も性能が高い結果となった．また，残りの 2 サイト (サイト (h),(i)) では閲覧履歴取得期間が12 時間毎（12h）の時一番性能が高く，次に 3 時間毎（3h）の時が性能が良かった．第 1 節で述べたが，我々が立てた仮説の１つが「ある Web サイトに対して興味を持つユーザモデルの学習においては，分析対象とする閲覧履歴の取得期間が長い方が効果的である．
」というものであった．今回の結果はこの仮説の妥当性を支持する結果となっている．ここで，24h の条件で構築した分類器の性能が一番ではなかった２サイト（サイト(h) およびサイト (i)）の結果に対して，１位となった 24h 以外に，ターゲットサイト毎に分類器の学習方法がカスタマイズできないか検討する．

5. ま と め
本稿では，ユーザの潜在的興味を分析することで，より効果的な Web 広告推薦方式を提案するとともに，各種実験に基づいた本手法の改良方法について検討した．具体的には，既に特定の Web サイト (ターゲットサイト) に訪問したことがある
ユーザの閲覧履歴を分析し，ターゲットサイトに訪れるユーザの特徴（ユーザモデル）を学習した．さらに，この Web サイ
ト (ターゲットサイト) には訪問したことはないが，同様の閲覧履歴を持つユーザに対して，この特定 Web サイトを推薦する，という方式を提案した．また，実データを用いてユーザモデルの学習を行い，適切な学習データのポジティブ・ネガティブ比
や，分析対象とする閲覧履歴の取得期間が予測性能に及ぼす影響について検討した．
本稿では，学習データの特徴量に FQDN を使用したが，

FQDN では URL が異なるが意味的に類似するサイト間の類似性を考慮することができない．したがって，今後は FQDN
だけではなく，各 URL のカテゴリや語彙を特徴量とする学習
データの抽出方法についても検討する．

の条件と 24h の条件の性能の差に有意差があるかを片側 t 検
定により調べた．その結果，サイト (h) では P 値が 8.4%，サ謝辞

イト (i) では P 値が 13.8% であり，ともに 5% 水準でも有意な差はみられず，上記仮説を覆す結果とはいえない．また，24hの条件で構築した分類器の性能が一番であった７サイト（サイ本研究の一部は，JSPS 科研費 26330351，26870090 による．
ここに記して謝意を表します．

ト (a〜g）) の結果に対して，１位となった 24h の条件と２位となった条件の性能の差に有意差があるかを片側 t 検定により調べた．その結果の P 値を表１に示す．
表 1 閲覧履歴取得期間の長さが予測性能に与える影響：各ターゲット
サイトにおける平均 AUC 1 位 (24 時間) と 2 位 (3 または 12
時間) の差の有意確率 (P 値)(ただし 0.01%∗ は 0.01% 未満を
表す)
(a)
0.01%

(b)
∗

0.01%

(c)
∗

(d)
∗

0.01%

0.27%

(e)
0.01%

∗

(f)

(g)

24.84%

3.79%

表１より，7 サイト中，5 サイトは 1% 水準，1 サイトは 5%

文献[1] 横山隆治，菅原健一，楳田良輝，DSP/RTB オーディエンス
ターゲティング入門—ビッグデータ時代に実現する「枠」から「人」への広告革命—，インプレス R ＆ D，2012 年．
[2] 鈴木元也，生田目崇，購買前後のアクセスを考慮した Web サイ
トの顧客行動分析，日本オペレーションズ・リサーチ学会 2012
年秋季研究発表会 (2-F-3)，2012 年．
[3] 生田目崇，朝日真弓，久松俊道，外川隆，顧客の閲覧行動を考慮
した購買予兆発見モデル，日本オペレーションズ・リサーチ学会
2012 年秋季研究発表会 (2-F-2)，2012 年．
[4] 久松俊道，外川隆，朝日真弓，生田目崇，EC サイトにおける購買予兆発見モデルの提案，オペレーションズ・リサーチ : 経営の科学，2013 年．

[5] 内野英治，森田博彦，下野雅芳，Web 広告動的配信システム
へのマルコフモデルと kMER の応用，22nd Fuzzy System
Symposium(Sapporo,Sept.6-8,2006)6B1-1，2006 年．
[6] Shuai Yuan，Jun Wang，Xiaoxue Zhao，Real-time bidding
for online advertising: measurement and analysis，Proceedings of the Seventh International Workshop on Data Mining
for Online Advertising，2013 年．
[7] Kuang-chih Lee，Burkay Orten，Ali Dasdan，Wentong Li，Estimating Conversion Rate in Display Advertising from
Past Performance Data，Proc. of KDD 2012，2012 年．
[8] 平井 有三，はじめてのパターン認識，森北出版，2012 年．