Core Concepts
ユーザーの買い物意図を正確に特定することで、音声アシスタントが適切なタイミングで製品推奨やショッピングアクションの提案を行うことができる。
Abstract
本研究では、製品関連の質問(Product Question: PQ)に対して、ユーザーの買い物意図(Shopping Intent)を特定する手法を提案している。
- PQには、ユーザーが製品に関する一般的な知識を求める場合と、実際の購買意図がある場合があり、後者を Shopping Product Question (SPQ) と定義している。
- SPQを特定することで、音声アシスタントがユーザーの購買意図を適切に捉え、製品推奨やショッピングアクションの提案を行うことができる。
- 提案手法では、ユーザーの過去の購買履歴などから抽出した特徴量を活用し、Mixture-of-Experts (MoE) モデルとGraph Attention Network (GAT)を組み合わせることで、SPQを高精度に特定できることを示している。
- オフラインの評価実験では、提案手法がF1スコア0.91と高い精度を達成し、オンラインの実験でも、SPQを特定した上で製品をショッピングリストに追加するよう提案したユーザーが、そうでないユーザーに比べて79.5%高い割合で製品を追加していることを確認している。
Stats
ユーザーが過去28日以内に購入した製品と、現在の製品関連質問が関連している場合、その質問は SPQ とラベル付けされる。
製品カテゴリによっては、SPQの割合が75%を超えるものもあれば、25%未満のものもある。
ユーザーの過去の購買履歴と現在の製品関連質問の間には強い相関(r=0.67)があり、ユーザーは以前購入した製品について再度質問する傾向がある。
Quotes
"ユーザーの買い物意図を正確に特定することで、音声アシスタントが適切なタイミングで製品推奨やショッピングアクションの提案を行うことができる。"
"提案手法では、ユーザーの過去の購買履歴などから抽出した特徴量を活用し、Mixture-of-Experts (MoE) モデルとGraph Attention Network (GAT)を組み合わせることで、SPQを高精度に特定できる。"