情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

近年，マーケティングの分野で，レビュー情報を活用する必要性が高まっている．ただ，一部のユーザは自身の性別や年齢等のプロフィール情報をレビュー上で公開しない．このようなユーザのレビュー情報は不完全データとなり，解析に有効活用できない場合がある．また，本研究における調査の中で，不完全データの評価値は，完全データの評価値と比較して相対的に低く，無視できない欠損であることがわかった．
そこで，本研究ではこのような不完全データのプロフィール情報の推定方法を提示する．この結果，不完全データのプロフィール情報を補完することで，完全データのみからでは得られない知見が得られたので報告する．