投稿日: CIKM 論文紹介

Mobile App Retrieval for Social Media Users via Inference of Implicit Intent in Social Media Text

Park, Dae Hoon and Fang, Yi and Liu, Mengwen and Zhai, ChengXiang
In Proc. of CIKM 2016

概要

ツイートに含まれるユーザの暗黙的な意図から明示的な意図を推定して、その意図に沿ったスマホ用アプリをランキングして提示することを目的にした論文。たとえば「働きすぎて疲れた」のようなツイートに対して、快眠用アプリやリラックス用アプリを提示する。

先行研究との違い

QAサイトの回答文をダイレクトに使用して関連商品を検索する研究は存在するが、ユーザが暗黙的な意図を明示的な意図に変換して商品(スマホ用アプリ)を検索する研究は存在しない。

手法

以下の3ステップから成る。

  1. 暗黙的意図と明示的意図のペア抽出
  2. 「i want <明示的意図> because <暗黙的意図>」の形で表される文のみを対象にしてTwitterからペアを抽出。

  3. ユーザのツイートと類似する暗黙的意図を1.のペアから抽出
  4. クエリ尤度モデルを使ってスコアの高い350件を類似の暗黙的意図として抽出。

  5. ユーザのツイートの明示的意図推定に基づくアプリ検索
  6. 2.で抽出した350件の暗黙的意図に対応する350件の明示的意図を使用。アプリ検索時にはLDAを使用し、350件の明示的意図と関連の強いトピックに高確率で出現する単語を多く含むアプリが上位にランキングされるようなアプリのスコア付けを行う。

評価

実験にはTwitterを使用し、暗黙的意図と明示的意図のペアを約161万件抽出。
実験用のクエリ集合作成のためにツイートを収集。LDAを適用し、各トピックからクエリになりそうなツイートを人手で選択。計44クエリを実験で使用。提案手法と比較手法でクエリに対して検索される上位20アプリをプールし、クラウドソーシングで適合度の正解データを作成。評価指標にはnDCGを使用。
定量的評価に加えて、クエリに対して実際に検索されたアプリを示す定性的評価も行った。

評価に使用したテストコレクションはwebで公開されている:https://sites.google.com/site/daehpark/Resources/data-set-for-mobile-app-retrieval

関連研究

  • 何かしらの商品に関する暗黙的な意図を含むツイートは明示的な意図を含むツイートの約2倍投稿されている。
  • X. Ding, T. Liu, J. Duan, and J.-Y. Nie. Mining user consumption intention from social media using domain adaptive convolutional neural network. In AAAI, 2015
    B. Hollerit, M. Kroll, and M. Strohmaier. Towards linking
    buyers and sellers: detecting commercial intent on twitter. In
    WWW, pages 629–632. 2013.


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