インタラクション・シーケンスに着目したユーザの商品検索の目的の抽出に関する検討と実装
コラ †
田原ワ

川村康之†

隆浩†
中川 博之†
大須賀 昭彦†ユーザの検索目的，検索結果, および検索行動の関係を明らかにすることは，Web 検索の有効性を向上させるために非常に重要である．最近のユーザの検索行動マイニングに関する研究は，主にユーザの検索行動履歴やサーバ側のログなどに焦点を当ててきた．また，ブラウザ側からのユーザの検索結果に対するユーザのインタラクションに注目した研究もあったが，インタラクション間の関係を考慮する研究はまだほとんど行われていない．そこで，我々は検索エンジンの検索結果に対するユーザのインタラクション・シーケンスに着目して，ユーザの商品検索目的（購入目的，情報収集目的か）を抽出する手法を提案する．本手法は，ユーザのクリック動作(Click)，スクロール動作(Scroll)，マウスオーバー動作(Hover)と読む動作(Read)の順序と時間を利用し，ユーザの商品検索の目的を抽出するためのユーザの行動シーケンスモデルを用いた．実験により，本研究の手法は先行研究の手法より 10%以上の高精度の結果が得られ，本手法の有効性を示した．

Detecting User Product Search Intention from Sequential
Behavior of User Interaction
KORA VA†

TAKAHIRO KAWAMURA†
HIROYUKI N AKAGAWA†YASUYUKI TAHARA†AKIHIKO OHSUGA†

The relationship between user searching behavior and search result in Web search system is very important
to improve the effectiveness of search engine. There are various studies on mining user search behavior which
focused on server-side log or user searching history. Furthermore, there are also many researches which areinterested in user's interaction with search result on web browser. But most of them lack of consideration of therelationship between the user's interactions within a session. Therefore, in our proposed method, we takeadvantage of interaction sequence of user with search engine results page in order to detect userintention(purchase or research) of product searching within the session. Our method uses primarily thesequences of user-click behavior (Click), scrolling behavior (Scroll), mouse-over behavior(Hover) and readbehavior (Read) for interaction features. Using our method, we could extract effectively the intention of eachquery within the session of the user's product searching. The experimental results showed that our proposed
method performed more than 10% better than the previous method .

1. はじめに
近年，インターネットの急速な発展を背景に，ビジ効率的に取得できるメリットがある．しかし，その一方でデメリットもある．例えば，ユーザの検索目的と異なる情報を過度に提示してしまうことにより，ユーネス販促手法として使われてきた従来の広告手法も変ザがスポンサーリンクを無視するようになる恐れがあわりつつある．これまでは新聞，雑誌やテレビといっる．また，検索結果のスポンサーリンクは不要な情報たメディアが広告手段として使用されてきたが，最近であると，検索ユーザに感じさせてしまう危険性も考ではそれらに加え，インターネットも広告発信メディえられる[1]．

アとして使用されるようになってきている．広告の配以上のような状況を防ぐために，Web 検索やユー信方法には様々な形式があるが，その中でも Web 検

ザの行動から，ユーザの目的や嗜好を抽出する手法が索結果としてのスポンサーリンクが最も使用されてい多く研究されている．幅広い範囲のユーザの嗜好を抽る．その主な理由として，広告主側は，自分がターゲ出する研究[2,12,15]もあれば，目的を限定してユーザットとしたユーザに効果的に広告発信できる利点が挙の嗜好を抽出する研究もある[1,6,8]．特に[1]では，ユげられる．また，検索ユーザ側は，入手したい情報をーザの Web 検索インタラクションに注目し，ユーザの目的(buy or search)を抽出する．[1]では Web 検索エ† 電気通信大学

大学院情報システム学研究科

University of Electro-Communication

ンジン(Google)の検索結果に対するユーザのインタラ情報処理学会 インタラクション 2011

クションの他に，クエリに関する特徴量，検索結果の質などの 6 つのグループの特徴量が使用されている．
だが，特徴量として用いる検索結果に対するユーザのインタラクション間の関係が考慮されていない．一般
的にユーザは，検索結果に対して連続的にインタラクションを起こすと考えられる．この事実を踏まえ，
我々はユーザのインタラクション間の関係を考慮した上で，インタラクション・シーケンスに着目したユーザの商品検索目的（情報収集目的か，購入目的か）を

図2 アドオンをインストール後の状態抽出する手法を提案する．

2. 本研究のシステム
本研究は，検索ユーザが行うインタラクションを取得するために，独自に開発した Firefox ブラウザに実装したアドオンを使用する．また，ユーザの検索目的を抽出するために，機械学習のツールとして研究者に普及している Weka に実装された SVM(Support VectorMachine)を利用する．

図3 本研究のアドオンの使い方

3. 検索目的の抽出手法
3.1

セッションの定義

本手法の目的は，ユーザの一連の検索行為における各クエリに潜在する目的，つまり購入が目的であるのか，あるいは情報収集が目的であるのかを抽出することである．この一連の検索行為をここではセッションと呼ぶ．セッションに関する考え方は，研究の目的に
図1 本研究のシステムの構成よって様々であるが，本研究では，１つのセッション

まず，ユーザがインストールした Firefox のアドオには複数のクエリから構成され，各セッションには１ンをキャプチャー開始状態にすると，システムは新たつの目的があるものとする．セッション内の各クエリなタブを開いて自動的に Google の検索ページに移動の目的は，共通してそのセッションの目的が割り当てする．その後，ユーザが好きなキーワードで商品の検られ，新しいセッションが始まるのは，ユーザが明示索を行うと，特徴量の取得部（本研究のアドオン）が的に Start Session をクリックした時点である．

ユーザの検索結果ページに対するインタラクションを取得する．そして取得した特徴を特徴量としてファイルに書き出す．また，書き出された特徴量を SVM 分類器に入力すると，出力としてユーザの検索目的（購入目的か，情報収集目的か）が出力される．
アドオンのインストール後に，Tools メニューに 1つのメニュー(Capture Interaction)が追加される．ユー
ザは，Google 検索エンジンに対するインタラクショ
図4 セッションの定義

ン を キ ャ プ チ ャ ー し た い 場 合 ， メ ニ ュ ー の StartSession を選択して，セッションを開始する．また，セッション終了時に同じメニューから Finish Sessionを選択すると取得対象とする全ての特徴量がファイルに書き出される．

3.2

シーケンシャル・インタラクションモデル

通常，検索ユーザは検索結果のページに対して，様々なインタラクションを起こすため，そのパターン

インタラクション・シーケンスに着目したユーザの商品検索の目的の抽出に関する検討と実装は多様なものとなる．本手法では，ユーザが行う一連ョン・シーケンスに注目する．ユーザが行った操作行のインタラクション（インタラクシ ョン・シーケン

動の直前または直後のインタラクションまで考慮するス）を用いるため，それをモデル化し，明確に考えなことが，本研究で提案する特徴量の独自性と言える．

ければならない．したがって，以下で本研究における表1 本研究の特徴量の一部

ユーザのインタラクションモデルについて詳細に述べ特徴量る．

値

ユーザは検索エンジンの結果ページに対して連続的

Is_ScrollUpandDown_HoverLessThan2s_ClickSERP{"T","F"}にインタラクションを起こすと考えられる．また，検Is_ScrollUpandDown_HoverLessThan2s_ClickRK{"T","F"}

索結果に対して，ユーザが必ず行うインタラクション

Is_ScrollUpandDown_HoverLessThan2s_ClickNext{"T","F"}としてはクリック(Click)，スクロール(Scroll)，マウス

Is_ScrollUpandDown_ReadSERPMoreThan5_ClickSM{"T","F"}

Is_ClickECsites_ReadMoreThan30s{"T","F"}

Is_ClickPCsites_ReadMoreThan30s{"T","F"}

Is_ClickNextOfSERP_ClickOnSERP{"T","F"}

NumOf_LastScroll_ReadSERPLessThan5_ClickSERP{0,...,N}

NumOf_LastScroll_HoverAdsMoreThan5s_SERPClick{0,...,N}

NumOf_LastScroll_HoverSERPMoreThan5s_ClickSERP{0,...,N}

NumOf_ScrollUpandDown_ClickLast5ofSERP{0,...,N}

NumOf_ClickSERP_ReadMoreThan30s{0,...,N}

NumOf_ScrollUpAndDown_Click_ReadMoreThan15s{0,...,N}

NumOf_ReadTillTheBottomOfPage_ClickOnLink{0,...,N}

AvgOf_ReadTimeOnDetailPage{0,...,N}

AvgOf_MousemoveOnDetailPage{0,...,N}

AvgOf_ClickOnDetailPage{0,...,N}

MaxOf_ ReadTimeOnDetailPage{0,...,N}あり，その場合縦棒はスクロールの回数または連続ス

MaxOf_MousemoveOnDetailPage{0,...,N}

クロールの時間を表すことになる．罫線は，それぞれMaxOf_ClickOnDetailPage{0,...,N}のノードから動作が始まる場合の特徴量を考えるためその他の特徴量

20 個に必要である．例えば，Click 動作は必ず Hover 動作

合計40 個オーバー(MouseOver)と読む(Read)という動作がある．
そのため，我々はこの 4 つの動作を軸にシーケンシャルなインタラクションモデルを提案する．

図5 シーケンシャル・インタラクションモデル

図 5 の横長矩形（横棒）はユーザのインタラクション動作ノードを，縦長矩形（縦棒）はそれぞれの動作に対する時間または回数（Click の場合）を表す．また，スクロール動作は連続スクロールである可能性もを介して発生するが，特徴量としては，ClickThenReadMoreThan5s（クリックしてから 5 秒以上にページの内容を読む場合）といったものも考えられる．同様に Read 動作には必ず Click が必要であり，Hover または Scroll にも必ず Read が必要である．また，ユーザは検索結果の各項目に上にスクロールしながら検索結果を閲覧する場合もあるので，Hover とScroll は相互に動作を発生させることが可能である．
ただし，図 5 では Read から矢印が上方向に向かっているが，これは Read 動作から Hover または Scroll に遷移するものであり，時間が戻ることを意味するものではない．
3.3

特徴量

本研究では検索結果に対するユーザのインタラクシ

各特徴量はそれぞれ Bool 値か整数値の値をとる．
記 号 "_" は ， 動 作 の 遷 移 を 意 味 す る ． SERP(SearchEngine Result Page) は検 索 エン ジン の 結果 ペー ジ，RK(Related Keywords)は検索エンジンが提供する関連キーワード，Next は検索エンジンの Next ボタン，
SM(Side Menu)は検索エンジンの左側のカテゴリ検索の各メニューリスト，Ads(Advertisement)は，検索エンジンのスポンサーリンク，s(Seconds)は時間の単位，
ECsites(E-Commerce Sites)は EC サイト，PCsites(PriceComparison Sites)商品の価格比較サイトを表す．

4.

評価実験

4.1

実験方法と結果

本手法の有効性を評価するために，7 人の被験者に，

情報処理学会 インタラクション 2011

本研究で実装したアドオンを Firefox ブラウザにインストールしてもらい，情報収集目的の検索を 2 セッシ
ョン，購入目的検索を 2 セッションの計 4 のセッションの検索を実施してもらった．購入目的のセッションと情報集目的のセッションの検索順序は被験者が決めることとし，被験者には実験後，それぞれのセッションの目的をラベルとして記述させた．その後，提案手法が推測する目的と，被験者の目的とがどの程度一致するかを，正解率，適合率，再現率の観点から評価した（表 3）．
表2 実験データ
クエリの数（47）目的29 クエリ

購入目的

18 クエリ

情報収集目的表3 実験結果
手法

正解

情報収集

購入率

目的

目的

Acc.

Prec.

RecallPrec.

Recall

本手法

74.46

71.4

55.6

75.8

86.2

既存手法[1]

61.70

50

38.9

66.7

75.9

4.2

考察

表 3 の結果を見ると，すべての項目(正解率，適合率，再現率)において，本手法の方が高い精度を出力できていることが分かる．特に、購入目的の再現率では非常に高い数値が得られた．これは，提案手法が購入目的の検索を同定することに対して有効であることを 示 し て い る ． そ の 一 方 で ， 先 行研 究 の 結 果 よ り
10%以上の精度の向上を得られた．これは，提案手法が商品検索の目的を抽出することにおいても有効であることを示している．

5.

おわりに

本稿では，Web 検索エンジンにおけるユーザのインタラクション・シーケンスに着目したユーザの商品検索目的(購入目的か，情報収集目的か)抽出手法を提案した．また，実験により，提案手法は先行研究の手法より 10%以上の高い精度を示しており，本手法が有効であることが示された．
今後，我々は本手法を EC サイトの商品検索システムに適用して結果を検証する予定である．また，特徴量を追加することで，さらに高い精度の抽出結果を挙げることも今後の課題である．

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