DEIM Forum 2019 F7-1

オンラインショッピングにおける商品選択行動のモデル化
野崎 祐里†

佐藤 哲司††† 筑波大学図書館情報メディア研究科 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2†† 筑波大学図書館情報メディア系 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2
E-mail: †{nozaki,satoh}@ce.slis.tsukuba.ac.jp
あらましAmazon や楽天市場など，オンラインショッピングサイトを利用する機会が増えてきている．このようなサイト上でユーザがどのような商品選択行動を取っているかを把握することは，検索支援を行う上で重要である．そこで本研究では，検索セッションのクエリ変更とページアクセスの推移を完了率推移曲線として表し，完了率が最大値に到達する早さを特徴量としてクラスタリングを行う．クラスタリングされた各クラスタをモデルとみなし，モデル間におけるクエリの生成確率や変更パターンを分析する．最後に，機械学習の手法を用いて，初期の検索行動からモデルの予測をすることで，検索行動に応じたオンライン推薦の可能性を検討する．実データに対し評価実験を行った結果をここに報告する．
キーワード 情報検索，EC サイト，クエリ遷移

1 はじめに現在，Amazon や楽天市場，Yahoo!ショッピングなど，Web
上で買い物ができるサービスが数多く存在している．2016 年に行われた「ネットショッピングに関する実態調査」1 では，調査対象者の約 9 割がネットショッピングを経験していることが示されている．また，ネットショッピングを利用している理由
として，「安い商品が多い」，「24 時間いつでも購入できる」，「出
かけなくてよい」，「品揃えが豊富」，「ポイントが貯まり，お得」などが上位に挙がっている．
オンラインショッピングサイトでは，入力フォームからクエ

図 1 ユーザの検索行動の例

リを入力して検索できるという特徴がある．そのため，以下のような検索行動が想定される．まず，ユーザは 1 個あるいは複数個のキーワードをクエリとして入力し，検索結果の画面を確認する．検索結果に期待した商品が含まれていると判断したと
き，商品の詳細ページをアクセスする．また，クエリは適切と判断でき，更に検索結果を閲覧したい場合はクエリを変えずに別ページに移動する．入力されたクエリが適切ではないと判断したとき，クエリを変更し新たなクエリで検索結果を確認する．
以上の行動を繰り返し，ユーザの要求が満たされたとき検索は終了する．
ユーザの検索行動の例を図 1 に示す．図中の数字は検索手順を示しており，手順 3 で入力したクエリ「Red Wine」は以降クエリを変更していない．このため，この地点でユーザは入力動の完了を満足度とみなし，完了率が最大になる地点に基づきクラスタリングをすることで，オンラインショッピングにおけるユーザの商品選択行動のモデル化を行う．モデル化によって，ユーザの検索行動に応じた支援の実現が期待できる．
本論文の構成は以下の通りである．まず，第 2 章で関連研究を概観し，本研究の位置づけを示す．第 3 章では提案手法として，ログデータから完了率推移曲線を構築する手法と，構築した完了率推移曲線をクラスタリングする手法について述べる．
第 4 章では実データを用いた評価実験を実施し，提案手法の有効性を検証する．第 5 章では，前章で得られた結果から，ユーザの検索行動について考察を行う．第 6 章で本論文のまとめと今後の課題を示す．

したクエリに満足したとみなすことできる．同様に，手順 7 の「Red wine 300ml」のページをアクセスした地点で，ユーザはアクセスしたページに満足したと考えることができる．

2 関連研究このようなことから，検索セッションにおけるクエリの変更

Web 検索行動の分析に関する研究として，Jansen ら [1] は，とアクセスしたページの完了地点を分析することは，ユーザのWeb 検索における 1 クエリあたりのキーワード数や，キーワー

商品選択行動を把握するのに重要である．本研究では，検索行

ドの追加・削除数，ページ閲覧数，検索演算子の使用数などの調査を行っている．検索行動の理解を目的とした研究とし

1：https://www.gmo.jp/news/article/5567/

て，富士谷ら [2] は複数のページ遷移から閲覧意図を分類するのセションとして切り出す．セッションの切り出しの時間を 30手法を提案している．また，クエリの変更意図を推定する研分に設定したのは，[9]，[10]，[13] の研究を参考にした．

究 [3]，[4]，[5]，[6] も数多くなされている．これらの研究は，クエリの変更行動をいくつかの推移タイプに分け，それぞれのタ
イプについてクエリ変更直前の行動との関係を分析している．
オンラインショッピングサイトを対象にした行動分析の研究も存在する．Moe [7] は，オンラインショッピングサイトにおけるユーザの検索行動を knowledge building, hedonic browsing,directed buying, search/deliberation の 4 種類を仮定し，実データに対してクラスタリングを行うことでその有効性を検証した．笹谷ら [8] は検索ワードや注文カテゴリ，注文回数など

3. 2 検索行動のラベル付け
抽出されたセッションにおける各ログに，検索行動を表すラベルを付与する．本研究では検索意図の研究をしている [3]，[4]，[5]を参考に 7 種類のラベル (R，M，A，D，C，S，P) を設定する．ラベル付けには，前後のログにおけるキーワードの関係を参照することがある．キーワードとは，クエリを半角または全角スペースで分割した際の各文字列である．ただし，半角ある
いは全角スペースが出現しない場合，キーワードはクエリの文を特徴量として，ロジスティック回帰の手法でショッピングサ

字列と一致することとする．クエリを Q，キーワードを w とイトの顧客ランクを予測している．また，笹谷らはグレードのし，前のクエリを Qpre = {wpr1 , wpr2 , ...wprn }，後のクエリを高い優良顧客のランクダウンを防止するために，離脱予測モデ

Qpost = {wpo1 , wpo2 , ...wpom } と表す．各ラベルについて，以ルの構築も行っている．
クエリ遷移の研究として，クエリ間の遷移関係をグラフとして表現する研究がある．Boldi ら [9] は，クエリ間の遷移確率や同一セッションに属する確率を用いて 2 クエリ間のエッジの重み付けを行い，ランダムウォークを利用したクエリ推薦を実施

下で詳細に説明する．
全部置換 (R)前後のクエリログ間で，共通するキーワードが 1 つも存在しない場合，全部置換を表すラベル R(Replacing keywords) を付与する．ゆえに前後のクエリ間で以下の関係が成り立つ．

している．Bordino ら [10] は，Spectral Embedding でグラフ

Qpre ∧ Qpost = Φ

を低次元に圧縮した上でクエリ間の類似度を計算する手法を提案している．
本研究は，オンラインショッピングサイトにおけるユーザの(1)

一部置換（M）

検索行動をモデル化することが目的である．そのため，同じく前後のクエリログ間で共通するキーワードが 1 つ以上存在

オンラインショッピングサイトの行動を分類している Moe [7]し，なおかつ包含関係が生じない場合，一部置換を表すラベルの研究と類似しているが，Moe の研究は「時代が合わない」，

M(Modifying keywords) を付与する．よって前後のクエリ間「変数がよくわからない」などの問題点が指摘されている [11].

で以下の関係が成立する．

また，我々の既存研究 [12] ではクエリ変更とページアクセスの

Qpre ∧ Qpost =
| Φ

(2)

究では行動パターンによって商品カテゴリを分類したが，本研

Qpre =| Qpost(3)

究では行動自体をモデル化する点で目的が異なっている．

Qpre ̸⊂ Qpost(4)

Qpre ̸⊃ Qpost(5)

推移を用いて商品カテゴリのグループ化を行ってきた．既存研

3 商品選択行動のモデル化手法の提案
3. 1 セッションの抽出本研究で提案する完了率推移曲線とは，1 セッションにおけるクエリ変更完了率とページアクセス完了率の推移を表現したデータである．そのため，ログデータからセッションの抽出を追加（A）
前クエリのキーワードが後クエリのキーワードの部分集合となる場合，追加を表すラベル A(Adding keywords) を付与す
る．ゆえに前後のクエリ間で以下の関係が成り立つ．

行う必要がある．

Qpre ⊂ Qpost(6)

本研究ではクエリログとアクセスログを使用する．クエリロ
グとは，検索結果のページを表示するときに記録されるログで，

削 除 (D)

ユーザ ID，タイムスタンプ，クエリのフィールドがあることを後クエリのキーワードが前クエリのキーワードの部分集合と想定する．アクセスログは，商品の詳細にアクセスしたときになる場合，削除を表すラベル D(Deleting keywords) を付与す記録されるログで，ユーザ ID，タイムスタンプ，アクセスにる．よって前後のクエリ間で以下の関係が成立する．

到ったクエリのフィールドが存在することを想定する．

Qpre ⊃ Qpost

セッションの抽出は以下の手順で行う．まず，クエリログとアクセスログを統合し，ユーザ ID，タイムスタンプの順に優先
した昇順ソートを行う．次に，ユーザ ID に基づき同一のユー
ザごとにログを切り出す．切り出されたユーザごとのログを順に走査し，もし前後のログの時間差が 30 分より大きい場合別(7)

継 続（C）
前後のクエリログのキーワードが一致するとき，継続を表すラベル C(Continuing same keywords) を付与する．つまり，前後のクエリにおいて以下の関係が成り立つ．

Qpre = Qpost(8)

ラベル C は，同一のクエリで検索結果の別ページに移動する行動である．

•

R，M，A，D，C: 末尾の値を追加する•

P: 末尾の値を+1 する

次に，それぞれの完了率およびパス長に対して正規化を行う．
これは，異なるパス長に対して，同一の基準で分析を行えるよ

開 始（S）

うにするためである．

セッションの最初のログは，前後の行動が比較できないため，完了率の正規化は系列データの各値について，系列データの便宜的にセッションの開始を表すラベル S(Starting session) を

最大値を割ることで実現できる．系列データの最大値は，系列付与する．

データの末尾に出現する値と一致する．そのため，完了率の系

ページアクセス（P）
ログの種類がアクセスログの場合は，ページアクセスを表す
ラベル P(Page access) を付与する．
セッションにおけるラベル R，M，A，D，C，S の出現数の総和をパス長，R，M，A，D の総和をクエリ変更回数，P の総和をページアクセス回数と定義する．パス長は検索結果のページの閲覧数を表す．
表 1 に検索行動のラベルを付与した例を示す．このセッショ
ンは，ラベル S が 1 つ，R が 1 つ，P が 2 つ，A が 1 つ，C が

1 つ，M が 1 つ，D が 1 つある．よって，セッションのパス長は 6，クエリ変更回数は 4，ページアクセス回数は 2 となる．

3. 3 完了率の算出

列データ V における各値を {v1 , v2 , ..., vi ...., vn } とすると，正規化データ V ′ は以下のようになる．

v1 v2
vi
vn
,
, ...,
....,
}
(9)
vn vn
vn
vn
その後，パス長を正規化する．パス長も完了率の正規化
V′ ={と 同 様 の 手 法 で 正 規 化 を 行 え る ．そ の た め ，パ ス 長 L ={1, 2, ..., i...., n} の正規化した値 L′ は以下のように表せる．
1 2inL′ = { , , ..., ...., }
n n
n
n

(10)

次に，ある特定の地点における完了率を算出する手法について説明する．これにより，パス長に存在しない地点における完了率も算出することができるようになる．方針として，各完了率の間を直線で補正することによって，対応する値を取得できるようセッションの各ログに付与されたラベルに基づいて，クエリにする．つまり，正規化したパス長が L′ = { n1 , n2 , ..., ni ...., n}，n

変更完了率とページアクセス完了率を算出する．どちらの完了

各 地 点 の 正 規 化 し た 完 了 率 が V ′ = { vvn1 , vvn2 , ..., vvni ...., vvn}n

率も，時系列順にセッションのログを走査し，各ラベルに応じのとき，あるパス長の地点 x(0 ≦ x ≦ 1) における完了率

た処理を実行していき，セッション内の全ログに対して処理がcompletion rate(x) は以下の式で求めることができる．

完了したとき走査は終了する．
クエリ変更完了率
クエリ変更完了率は，各パス地点において，クエリ変更がセッション全体の中でどれだけ完了しているかを表す系列デー
タである．つまり，セッションにおけるユーザのクエリの満足

vj+1
completion rate(x) =

vn

−

j+1

vj
vn
j

× (x −

−
n
n
j
j+1
ただし，
≦x≦
n
n

vj
j
)+
n
vn

(11)

である．

度の推移を表現している．
クエリ変更完了率における各ラベルにおける処理は以下の通正規化したクエリ変更完了率を x 軸，ページアクセス完了率

りである．クエリ変更のラベル R，M，A，D が出現した際，を y 軸，パス長を z 軸に取ることによって完了率推移曲線を描

値が上昇する仕組みとなっている．

画する．表 1 の例では，ラベルが「S，R，P，A，C，M，P，•

S: 初期値 0 をセットするD」の順に出現するが，このラベルにおいてクエリ変更完了率•

R，M，A，D: 末尾の値に+1 した値を追加するを計算した例を表 2 に，ページアクセス完了率を計算した例を•

C: 末尾の値を追加する

表 3 に示す．例では，パスを 0 から 1 までの 0.1 の刻み幅 (11•P: 処理なし次元) に設定してそれぞれの完了率を算出している．

ページアクセス完了率

3. 4 完了率推移曲線のクラスタリング

ページアクセス完了率は，各パス地点において，ページアク構築した完了率推移曲線をクラスタリングすることで，検索

セスがセッション全体の中でどれだけ完了しているかを表す系

行動をいくつかのモデルに分類する．本研究では，クラスタリ

列データである．つまり，セッションにおけるユーザのアクセ

ングの手法として k-means 法を利用する．k-means はデータスしたページの満足度の推移を表現している．

を k 個のクラスタに分割する非階層型クラスタリングである．

ページアクセスにおける各ラベルにおける処理は以下の通り

クラスタ数 k を人手で設定する必要があるが，本研究ではエルである．ページアクセスのラベル P が出現した際，値が上昇す

ボー法に基づきクラスタ数を判断する．エルボー法とは，k のる仕組みとなっている．

値を増やしていく中でクラスタ内誤差平方和 (SSE) が大きく低•

S: 初期値 0 をセットする

下し，飽和する点を最適なクラスタ数とみなす手法である．

表 1 検索行動ラベルの付与

User ID

Time stamp

Query

Type

1

2016-09-05 10:07:11

water

query

Label
S

1

2016-09-05 10:07:23

tea

query

R

1

2016-09-05 10:08:94

tea

accessP

1

2016-09-05 10:08:47

tea 500ml

query

A

1

2016-09-05 10:11:61

tea 500ml

query

C

1

2016-09-05 10:13:77

green tea

query

M

1

2016-09-05 10:15:39

green tea

accessP

1

2016-09-05 10:18:36

tea

query

D

表 2 クエリ変更完了率の処理手順
処理

結果

S:初期値 0 をセット

0

R:末尾の値に+1 した値を追加

0,1

P:処理なし0,1

A:末尾の値に+1 した値を追加

0,1,2

C:末尾の値を追加

0,1,2,2

M:末尾の値に+1 した値を追加

0,1,2,2,3

P:処理なし0,1,2,2,3

D:末尾の値に+1 した値を追加

0,1,2,2,3,4

完了率の正規化

0,0.25,0.5,0.5,0.75,1.0

11 次元に変換

0, 0.0, 0.05, 0.2, 0.35, 0.5, 0.5, 0.55, 0.7, 0.85, 1.0
表 3 ページアクセス完了率の処理手順

処理

結果

S:初期値 0 をセット

0

R:末尾の値を追加

0,0

P:末尾の値を+1

0,1

A:末尾の値を追加

0,1,1

C:末尾の値を追加

0,1,1,1

M:末尾の値を追加

0,1,1,1,1

P:末尾の値を+1

0,1,1,1,2

D:末尾の値を追加

0,1,1,1,2,2

完了率の正規化

0,0.5,0.5,0.5,1.0,1.0

11 次元に変換

0, 0.0, 0.1, 0.4, 0.5, 0.5, 0.5, 0.6, 0.9, 1.0, 1.0

うため，ある程度の回数のクエリ変更とページアクセスを要す

4 実験評価
4. 1 データセット
提案手法の有効性を確かめるため，実データを用いた評価実験を実施する．本実験では，株式会社リクルートテクノロジー
ズが提供するポンパレモール 2 のデータセットを利用する．ロ
グの期間は 2016 年 6 月から 2017 年 12 月までであり，クエリ

るからである．一方で，長すぎるセッションは bot の可能性があるため，条件 3 でパスの長さを制限した．条件 4 は同一のテーマに関する検索セッションを抽出するために設定した．
クラスタリングの特徴量として，各パスにおける完了率の値ではなく，完了率が最大値 1 に最初に到達した際のパスの値を用いる．実験におけるクエリ変更，ページアクセス完了率のパ
ス長の刻み幅は 0.1 に設定した．

ログは 24,582,912 件，アクセスログは 8,564,511 件である．本
研究では，以下の条件を満たした 74,208 件のセッションを実験データとして用いる．

4. 2 実 験 方 法
4. 2. 1 出現キーワードの比較（ 1 ） クエリの変更が 3 回以上ある

クラスタリングによって分類された各クラスタにおいて，キー（ 2 ） ページアクセスが 3 回以上ある

ワードの出現確率を評価する．n をクラスタ番号とし，クラス（ 3 ） パス長が 50 以下である

タ Cn におけるキーワード wn の出現頻度を f req(wn ) とする（ 4 ） アクセスしたページの第一カテゴリが同一であると，出現確率 P (wn ) は以下の式の通りになる．

条件 1 と 2 を設定したのは，完了率という相対的な指標を使
2：https://www.ponparemall.com/

P (wn ) = ∑f req(wn )wn ∈Cn f req(wn )(12)キーワードの出現頻度 f req(wn ) を数える対象ログは，ラベ
ルが S，R，M，A，D のみとする．
次にクラスタごとに特徴的なキーワードを抽出する．方針として，他のクラスタより相対的に出現率が高いキーワードを抽出する．ゆえに，以下の式を満たすキーワードをクラスタ Cn
における特徴的なキーワードとする．

P (wn )
1
− ≧θ
∑k
k
P
(w
)
i
i=1

図 2 クラスタ内誤差平方和(13)

k はクラスタ数を表す．パラメータ θ の値が大きいほどより特徴的なキーワードが抽出でき，小さくなるほど多くのキーワードを抽出できるようになる．実験ではパラメータ θ の値を0.1 に設定した．
4. 2. 2 クエリ変更行動の比較
クラスタ間におけるクエリ変更行動を比較する．クエリ変更
行動とは R，M，A，D のラベルを表す．クラスタ Cn におけるクエリ変更ラベル ln の出現頻度を f req(ln ) とすると，出現確率 P (ln ) は以下の式で表せる．

P (ln ) = ∑f req(ln )ln ∈Cn f req(ln )(14)

4. 2. 3 クラスタの予測
初期の検索行動からクラスタを予測できれば，クラスタに応
図 3 クラスタリング結果 (k = 3)

じた検索支援をオンラインで行うことが可能になる．そのため，機械学習を用いたクラスタの予測問題に取り組む．
特徴量として，ページ遷移行動とページアクセス回数を用いクエリ変更がセッションの前半に完了する一方で，ページアクる．ページ遷移行動とは検索結果のページを移動する行動で，セスは後半に完了する検索行動である．クラスタ 1 のデータ数

R，M，A，D，C の 5 つのラベルを表す．各パスごとにペーは 116,12 件，クラスタ 2 は 47,074 件，クラスタ 3 は 15,522

ジ遷移行動のカテゴリ変数を用意することで特徴量として表現件になった．

する．

4. 3. 2 出現キーワードの比較結果

ページアクセス回数は，ページ遷移行動間にアクセスした

各クラスタにおけるキーワードの出現確率の累積分布を図 10

ページ数を表す．つまり，ラベル R，M，A，D，C が出現すに示す．横軸は，実験データに出現するキーワードを頻度の多るまでに出現したラベル P の回数が特徴量となる．

い順に並び替えたカテゴリーデータである．実験データにおけ

機械学習のアルゴリズムはランダムフォレストを使用し，5
分割交差検定を行った際の分類正解率を比較する．

4. 3 実 験 結 果
4. 3. 1 クラスタリング結果

るキーワードの出現数上位 10 件を表 4 に示す．第 1 位はサービスを表す「送料無料」だが，第 2 位から第 10 位までは，カテゴリを表すようなキーワードになっている．
累積確率分布から，クラスタ 3 はよく使われるキーワードの出現確率が高い．

k-means のクラスタ数 k を 1〜10 にした際のクラスタ内誤また，各クラスタの特徴語を評価する式 13 を満たすキーワー

差平方和の変化を図 2 に示す．k =3 のとき，SSE が大きく低ドを表に示す．対象となるキーワードは，出現したセッション

下し，これ以降値の減少値が停滞するため，k =3 をクラスタ

数がセッション全体の 0.1%を上回るキーワードとした．クラ数として採用する．完了率推移曲線のクラスタリング結果を図

スタ 1 においては，特徴語の傾向を見出すことができなかった

3 に，各クラスタのクエリ変更完了率，ページアクセス完了率

が，クラスタ 2 では，「カラコン」「キャンメイク」などのコスの推移曲線を図 4〜9 に示す．

メに関するキーワードが多く抽出された．クラスタ 3 においてそれぞれのクラスタの特徴を取り上げる．クラスタ 1 はクエ

は，「スマホケース」「xperia」などスマートフォンに関するキー

リ変更がセッションの後半に完了し，ページアクセスが前半にワード，「長財布」「腕時計」などの服飾品に関するキーワード，

完了する検索行動である．クラスタ 2 はクエリ変更，ページア「ドレス」「子供服」など衣料に関するキーワードが特徴語としクセスともに晩期に完了するセッションである．クラスタ 3 は

図 4 クエリ変更完了率

図 5 クエリ変更完了率

図 6 クエリ変更完了率(クラスタ 1)

(クラスタ 2)

(クラスタ 3)

図 7 ページアクセス完了率

図 8 ページアクセス完了率

図 9 ページアクセス完了率(クラスタ 1)

(クラスタ 2)

(クラスタ 3)

図 10 キーワードの出現確率の累積分布
表 4 出現キーワード上位 10 件

図 11 特徴量別の分類正解率

が，ラベル A の値が低い．クラスタ 3 は反対にラベル R の値

順位

キーワード

出現頻度

1

送料無料

9160

が低いが，ラベル A の値が高い．クラスタ 2 は，ラベル R と

2

レディース

6501

A がクラスタ 1 と 3 の中間の大きさになっている．

3

メンズ

4439

4. 3. 4 クラスタの予測結果

4

ケース

3741

ランダムフォレストで特徴量別に学習・分類をした結果を図

5

手帳型

2647

11 に示す．データ数はクラスタ 2 が多く，クラスタ 1 と 3 は

6

セット

2525

少ないため，評価実験ではアンダーサンプリングを実施した．

7

財布

2511

8

スマホケース

2463

9

ワンピース

2307

10

水着

2270

凡例 pt はページ遷移行動を，pa はページアクセス回数を表している．分類正解率は，学習するパス数が増加すると上昇することが確認できる．特徴量別に比較をすると，ページ遷移行動とページアクセス回数両方を特徴量とした方が高い分類性能をて抽出されている．

4. 3. 3 クエリ変更行動の比較結果
各クラスタにおけるクエリ変更行動のラベルの出現確率は表6 のような結果になった．クラスタ 1 は，ラベル R の値が高い示している．また，学習パス数が少ないときページ遷移行動の方が分類正解率は高いが，学習パス数が増加するとページアクセス回数の方が高い分類正解率になる．

表 5 各クラスタの特徴語
クラスタ

特徴語

’ チョコレート’, ’ ポーチ’, ’ おもちゃ’, ’ キーケース’, ’ 布団’, ’ 商品券’, ’ トイレッ1

トペーパー’, ’ マタニティ’, ’ ワイン’, ’ スリッパ’, ’ 爽快ドラッグ’, ’ 韓国’, ’mac’,’ ハンカチ’, ’ 入浴剤’, ’ 進撃の巨人’, ’ チーズ’, ’ ティッシュ’, ’RMK’, ’ アクアエス
テソニック 2’

’ カラコン’, ’ ミルボン’, ’ キャンメイク’, ’ コート’, ’ ロイヤルカナン’, ’ シャチハ

2タ’, ’ 柔軟剤’, ’ チーク’, ’ 肉’, ’ 口紅’, ’ 日焼け止め’, ’rmk’, ’ ハンドクリーム’, ’ 海
苔’, ’ps4’, ’ ルナソル’, ’ クッキー’, ’ クリスタルガイザー’, ’ アーモンド’, ’ キュレ
ル’, ’ アイブロウ’, ’ ゴルフボール’, ’ ふりかけ’, ’ コスメデコルテ’, ’ 入浴剤’, ’ ゆ
めぴりか’, ’ くるみ’, ’ 進撃の巨人’, ’ エチュードハウス’, ’ イブサンローラン’’ スマホケース’, ’ 大きいサイズ’, ’ 手帳’, ’xperia’, ’ 長財布’, ’ トートバッグ’, ’

3

スーツケース’, ’ ドレス’, ’ 腕時計’, ’ 水筒’, ’ ブーツ’, ’ 時計’, ’ ショルダーバッグ’,’ フォーマル’, ’ スマホカバー’, ’ 携帯ケース’, ’ エクスペリア’, ’ クロックス’, ’ ス
リッポン’, ’ ブラジャー’, ’ 子供服’, ’ アネロ’, ’ キャリーバッグ’, ’ アウター’, ’ 扇風機’, ’ ワンデーアキュビュー’, ’ ケイトスペード’, ’ 座椅子’, ’ ガウチョパンツ’, ’
チュニック’, ’ ソファー’, ’ アイス’, ’ 牛肉’

表6

よく推薦することが重要な検索支援だといえる．

クエリ変更行動の出現確率

クラスタ

R

M

A

D

1

0.648

0.098

0.159

0.093

2

0.623

0.106

0.173

0.096

クラスタ 3 は，クエリ変更がセッションの前半に完了し，ペー

3

0.579

0.098

0.218

0.103

ジアクセスが後半に完了する検索行動である．クエリ変更行動

クラスタ 3

では追加の出現頻度が高く全部置換の出現頻度が低いことや，
よく使われるキーワードの出現頻度が高いことから，キーワー

5 考

察

5. 1 クラスタリングの結果について
評価実験で k-means の k の値をエルボー法によって求めた
結果，k = 3 のときエルボーが明確に見られた．各クラスタのドを組み合わせてうまく検索結果を絞り込み，複数のページにアクセスをして商品を比較していることが考えられる．
よってクラスタ 3 ではクエリを推薦するよりも，アクセスしたページ情報を元に，よく比較される商品や，その分野で人気の商品を推薦することが有効な支援になるといえる．

特徴を取り上げることで，検索モデルの解釈と有効な検索支援
手法について考察を行う．
クラスタ 1
クラスタ 1 はクエリ変更がセッションの後半に完了し，ペー
ジアクセスがセッションの前半に完了する検索行動である．ペー
ジアクセスがセッションの後半に行われないため，後半に入力したクエリが良くないことが考えられる．クエリ変更パターン
は全部置換 (R) の頻度が高く，追加 (A) の頻度が他クラスタよりも低くなっていることからも，キーワードを追加して商品を絞り込む段階にまで到っていないことが考えられる．

5. 2 クラスタの予測結果について
図 11 より，ページ遷移行動とページアクセス回数を特徴量として学習，分類を実施すると，学習パス数が 3 では 0.43 の分類正解率，学習パス数が 1 だけでは 0.40 の分類正解率となった．本実験は 3 クラスのマルチクラス分類であり，ランダムに予測した分類正解率が 0.33 になることを考えると，初期のペー
ジ遷移行動とページアクセス回数は特徴量として一定の有効性はあると考えることができる．しかし，分類正解率は十分な精度とはいえず，特徴量の種類や学習パス数を追加する必要性があるといえる．

このようなことから，クラスタ 1 に対する検索支援として絞り込みのクエリを推薦するよりも，幅広くクエリを推薦することが重要だといえる．

6 おわりに
本研究では，検索セッションにおけるクエリの変更とページ

クラスタ 2

アクセスの満足の度合いを完了率で表現し，クエリ変更完了率，クラスタ 2 は，クエリ変更とページアクセスがセッションのページアクセス完了率，正規化したパス長の 3 次元の完了率推

晩期に完了する検索行動である．クエリ変更，ページアクセス

移曲線を構築する手法を提案した．構築した完了率推移曲線をともにセッションの最後まで行われるので，苦労して満足する

完了率が最大になるまでの早さでクラスタリングすることで，ページへのクエリを見つけ出せたことが示唆される．

ユーザの商品選択行動のモデル化を行った．評価実験の結果，クラスタ 2 に対しては，検索が完了するまでのステップ数を

k-means のクラスタ数は 3 に定まり，各クラスタに対して有効減らすことが課題である．クエリ変更，ページアクセスの完了

な検索支援方法が示唆された．最後にオンラインな検索支援をの早さに偏りはないため，クエリとページアクセスをバランス目指すために，初期の検索行動からクラスタを機械学習で予測する実験を行ったところ，学習パス数が 3 のとき 0.43 の分類正解率，学習パス数が 1 だけでは 0.40 の分類正解率を算出した．
今後の課題として，特徴量を完了率が最大になるときのパスだけにせず，25%，50%，75%完了地点などを追加することで，詳細な完了率の推移を分析することが期待できる．
また，クラスタの予測タスクにおいてクエリを特徴量に加えることも課題である

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP16H02904 の助成を受けたものである．また，DBSJ Data Challenge プログラムに参加し，株式会社リクルートテクノロジーズから提供を受けたポンパレモー
ルのデータを利用している．ここに記して謝意を示す．

文

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