本研究では銘柄特徴と投資家特性を考慮した銘柄推薦モデルを提案する．提案手法では銘柄のテクニカル指標，ファンダメンタル指標，事業活動の情報を抽出し銘柄ベクトルを作成し，投資家の心理特性，行動特性，属性情報を活用して投資家ベクトルを作成する．最後に協調フィルタリングにより銘柄の推薦を行う．個人投資家の取引データを用いて行った実験により、提案手法の精度が既存手法の精度を上回ることを確認し，銘柄推薦に対して銘柄特徴と投資家特性を考慮することの有用性を示した．

資産運用を行う個人投資家の増加に伴い銘柄推薦の必要性が増加している．個人投資家に銘柄を推薦する銘柄推薦において，個人投資家がポートフォリオを構築する目的は個人投資家ごとに異なるため，銘柄推薦をパーソナライズするとが重要である．例えば，投資家の中には高いリターンのみを求める投資家に加えて，より慣れ親しんだ(familiar)ポートフォリオを求める投資家も存在する．Personalizedされた銘柄推薦の研究では個人投資家のリスク許容度と銘柄のリスクリターンに基づいて銘柄推薦をパーソナライズする手法がよく用いられる[1,2,3]．例えば，Robinはユーザーのポートフォリオから投資家のリスク許容度を推定し，株式のリスクリターンと投資家のリスク許容度との関連性に基づいて，協調フィルタリングを用いて銘柄推薦のパーソナライズを行っている[1]．これらを背景とし，本研究ではpersonalizedされた銘柄推薦に取り組む．Personalizedされた銘柄推薦には二つの課題が存在する．一つ目の課題は銘柄の特性の考慮が十分でないという点である．先行研究では銘柄の特徴の中でもリスクリターンのみに焦点を当てることが多い．しかしながら，個人投資家は銘柄を選択する際に銘柄のさまざまな側面を考慮して投資の意思決定を行っている．特に，個人投資家は主に3つの要因を分析して意思決定を行うと考えられる．テクニカル指標個人投資家は銘柄に対するテクニカル分析を行い過去のトレンド，パターンを分析する．ファンダメンタル指標個人投資家は経済指標や財務指標などを分析することで企業の財務状況や経営状況を評価する．事業活動個人投資家は決算短信やニュースデータなどのテキストデータから，企業の事業活動を分析する[4,5,6]．したがって，より良いパーソナライズを行うためには銘柄のテクニカル指標、ファンダメンタル指標、事業活動を考慮することが重要である．テクニカル指標やファンダメンタル指標は量的な情報である一方で，事業活動はテキストデータやネットワークデータなどの非構造化データにあらわれる．このことから，銘柄推薦で事業活動を考慮する際には非構造データからの特徴抽出を行う必要がある．二つ目の課題は個人投資家の特性に対するパーソナライズが不十分な点である．先行研究では個人投資家のリスク許容度に基づきパーソナライズをしているが，投資家モデリングの実証研究において性格特性や行動バイアスなどの心理特性と投資家行動の関連性が示されている[7,8,9,10]．この中で，個人投資家の複雑な性質をリスク許容度という一つの変数により表すことが適切かどうかは明らかでない．したがって，より良いパーソナライズを行うためにはこれらの投資家特性を考慮する必要がある．本研究では銘柄特徴と投資家特性を考慮した銘柄推薦モデルを提案する．.