ソーシャルメディアを活用した子育て情報の収集が盛んになっている．特に子育てに関するQAコミュニティでは，子育て中の母親が質問を気軽に投稿できるため，投稿されるテキストには一般的な情報だけでなく，ユーザが抱える悩みや嗜好が含まれていることが多い．それらの特徴量を把握することはソーシャルメディアマーケティングにおいて重要な技術課題となる．そこで本研究では，ユーザの潜在嗜好を捉えるための新しいトピックモデルを提案する．提案手法では，ユーザの年齢区分や子供の月齢などの補助情報の活用や，嗜好の時間依存性を考慮する．実験では令和3年度データ解析コンペティションでコネヒト株式会社から提供されたママリのデータを使用し，手法の有効性を検証する．

子育て情報の収集・共有を行うQAコミュニティの一つに，コネヒト株式会社が提供するママリが存在する．ママリでは匿名性を利用して知人には相談できないような悩みを質問できるため，投稿される質問はユーザの潜在嗜好を把握する上で有益な情報だと言える．子育て特有の事情として，ユーザの嗜好は属性や子供の月齢，時間によって異なると考えられ，従来のユーザ全体を解析の対象とした場合では十分に嗜好を把握できない問題がある．関連研究として，ユーザの質問文から潜在嗜好を推定する手法にトピックモデルが存在し，自然言語の潜在的意味解析に広く用いられている．特にBleietal．[1]が提案したLDA(LatentDirichletAllocation)は，一つの文書に複数の潜在トピックが存在すると仮定し，そのトピックの分布を離散分布としてモデル化する代表的な潜在変数モデルである．一方で新生児の母親が主なユーザであるQAコミュニティ上での質問は，文書となる質問文以外に質問者の年齢や居住地域，そして事前に付与される質問カテゴリタグなどが付与され，それに応じて質問の意図が大きく異なると想定される．また子供を育てるユーザの場合，月齢に応じて質問内容が変化していくことも考慮する必要がある．本研究では，ユーザの潜在嗜好を捉えるためにこれらの補助情報を利用した新しいトピックモデルを提案する．