| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2021-01-15 |
| タイトル |
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タイトル |
トピックモデルを用いたテレビ視聴におけるトレンド分析方法の提案 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
A Proposal of Trend Analysis Method for TV Viewing Data based on Topic Model |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[一般論文] トピックモデル，機械学習，テレビ視聴データ |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.20729/00208903 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者所属 |
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株式会社エヌ・ティ・ティ・データ |
| 著者所属 |
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株式会社エヌ・ティ・ティ・データ |
| 著者所属 |
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エヌ・ティ・ティ・データ先端技術株式会社 |
| 著者所属 |
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中央大学 |
| 著者所属 |
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早稲田大学 |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT DATA Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT DATA Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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NTT DATA INTELLILINK Corporation |
| 著者所属(英) |
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en |
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Chuo University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Waseda University |
| 著者名 |
坂元, 哲平
小林, 佑輔
中川, 慶一郎
生田目, 崇
後藤, 正幸
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| 著者名(英) |
Teppei, Sakamoto
Yusuke, Kobayashi
Keiichiro, Nakagawa
Takashi, Namatame
Masayuki, Goto
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年，消費者の嗜好の多様化にともない，テレビ業界においても視聴者の嗜好に寄り添った魅力的な番組戦略や広告戦略を編成する必要性が増している．このような問題意識と，デジタル化によるデータの蓄積を背景にテレビ視聴データの分析事例が報告されている．一方で，従来研究では視聴履歴を用いて視聴者と番組の関係性を表現することを目的としたモデル化事例についての議論は盛んではない．そこで本研究では，両者の関係性をトピックモデルに基づくクラスタリングによってモデル化するデータ分析手法を提案する．一般に視聴者の嗜好は時間的に変化することが考えられるため，時系列を考慮したトレンドの分析を可能とするような分析法が必要である．ここで，ドラマ番組のように3カ月を1クールとして放送される番組がいっせいに変わるというテレビ特有の事象に対して，単純なクラスタリング法ではクラスタの継続性が保たれないという問題があるため，その問題に対応するトレンド分析法を提案する．さらに，得られた結果を用いた分析を直感的に行うために，サンキーダイアグラムを用いた可視化を施す．また，多様な視聴者の視聴傾向を1つのクラスタへ一意に所属させる場合と，複数クラスタへの所属を許容する場合の2つの分析法を提案し，比較を行う．最後に，提案分析法を実際のテレビ視聴データに適用し，提案法の有効性を示すとともに，結果の分析を行い視聴者のテレビ視聴行動を明らかにする． |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Due to the recent diversification of consumer preferences, it has become more important to make attractive TV programs for viewers. For such purposes, it is desirable to make use of TV viewing data that have become possible to be accumulated through digitalization. Under the background, some case studies on the analysis of TV viewing data have been reported. However, few previous studies have discussed about modeling from viewing history in order to understand the relationship between viewers and TV programs. Therefore, this study proposes data analysis methods to represent the relationship between them by clustering based on topic model. Since it is considered that viewers' preferences change over time and TV programs change by seasons (such as drama programs in particular), the proposed analytical methods can adjust on the trends. Furthermore, the visualization using Sankey diagram is drawn in order to make the analysis intuitive. We also propose and compare two analytical methods for the case of viewers' viewing tendency belong to a single cluster and allowing them to belong to multiple clusters. Finally, we demonstrate a real data analysis applied the proposed method in order to show the effectiveness of our proposed method and to clarify TV viewing behaviors. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 62,
号 1,
p. 346-356,
発行日 2021-01-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |
IPSJ-JNL6201042.pdf (3.4 MB)
