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　日本マーケティング学会カンファレンス・プロシーディングス Vol.5　

ユーザーレビューからの製品特徴の自動抽出・分析手法の提案

スマートフォンアプリを対象に

渡邊純太

鍾淑玲
東京工業大学工学院経営工学系准教授

発行： 2016年10月12日

分類：一般報告

報告要旨：
　近年，スマートフォンの普及により，App StoreやGoogle Playに，スマートフォンアプリ（以下，アプリと表記）についてレビューが数多く投稿されるようになった．これらのレビューは，対象となるアプリのダウンロードを検討している消費者や，そのアプリに関わる企業の参考になる場合がある．しかし，ダウンロード数が多いアプリに対するレビューの量は膨大，かつ参考となる情報のないレビューも多く，消費者がレビューを参考にするのは容易ではない．そのため，膨大な量のレビューからアプリの特徴を抽出し，分析・要約する手法の必要性がある．
　本研究では，レビューの中から消費者・企業が参考になる情報を含んだものだけを抽出し，トピックモデルを用いてアプリの特徴を抽出し，その特徴を消費者が注目している順にランク付けし，感情解析によってその特徴への消費者の評価を把握する手法を提案する．
　また，3種類のニュースアプリについて手法を適用し，その出力結果と作成した正解データとを比較することで提案手法の評価を行い，提案手法が有用であることを確かめた．

キーワード：意見抽出　評判情報　トピックモデル

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