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ワークショップ (国内) Hawkes 過程とトピックモデルによる検索数の予測
岩田 晟（神戸大）, 江口 浩二（神戸大）, 藤田 澄男
ARG 第14回Webインテリジェンスとインタラクション研究会
2019.6.28
インターネット上で検索クエリを投入するとき，あるクエリの影響によって他のクエリの発生が起きることがあ る．本稿ではそのような検索クエリの影響を表すため，点過程の一種であるHawkes 過程の枝因子に着目し， その枝因子を用いて，どれほど今後，検索されかを予測する．Hawkes 過程の枝因子はある事象の発生によりど れほどの事象数が発生するかを表す．LDA-Hawkes モデルにて各クエリがどのトピックに属するか推定したの ち，枝因子を用いることで検索クエリの今度発生する事象数，すなわち，今後，どれほど検索されるかを予測す る．このとき予測され検索数はトピックごとの検索数であるため，分野(トピック) ごとの流行を予測すること もできる． 本稿では，Yahoo!Japan のクエリログの一部を用いた実験の結果を報告する．