[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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