[論文紹介] ICWSM’17 Ranking with Social Cues (2018.5.14)

[論文紹介] ICWSM’17 Ranking with Social Cues

Pantelis P. Analytis, Alexia Delfino, Juliane E. Kammer, Mehdi Moussa, Thorsten Joachims: Ranking with Social Cues: Integrating Online Review Scores and Popularity Information, Proc. of ICWSM’17.

ユーザが商品を選択するのに,商品の付与されたレビュー数を参考にするか,平均のレビュー評価値を参考にするかを調べた研究.商品のデータは本物のAmazon.com(本)とIMDB(映画)を利用.商品のタイトルや説明文など,一切の情報を削除し,商品の付与されたレビュー数と平均のレビュー評価値だけを載せて,二つの製品のうち,どちらを買いたいと思うかを200回選択させている.ロジスティック回帰により,選択する製品を予測する問題にして,レビュー数と平均のレビュー評価値のどちらが,判断に貢献するかを予測している.その結果,偏回帰係数を調べたところ,書籍では平均のレビュー評価値の方がレビュー数よりも2.72倍高いこと,映画では平均のレビュー評価値の方がレビュー数よりも10.2倍高いことことを示している.このことから,レビュー数よりもレビュー評価値の方が高いことと,ドメインによってその強さが変わることを述べている.
各ユーザは200回選択しているので,個人ごとにも予測モデルを作成している.学習のサンプル数が増えると,予測精度が向上することを示している.レビュー数よりもレビュー評価値のどちらを重視するかは,個人により異なることも示している.

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