情報処理学会研究報告IPSJ SIG Technical Report
就職ポータルサイト上の行動履歴データに基づく企業の分散表現モデルに関する一考察
杉山 裕貴†1,a)雲居 玄道†1後藤 正幸†1桜井 崇†2
概要：近年，採用活動を行う企業や就職活動を行う学生の多くが就職ポータルサイトを利用しており，サイト運営企業は、サイト上でのユーザの行動履歴を蓄積している．本研究では，ユーザの行動履歴データに自然言語処理モデルの Word2Vec を用いて，就職ポータルサイト上の企業の分散表現を得る方法について検討する．Word2Vec を行動履歴データに適用した場合，複数の行動を組合せた分析によりユーザの嗜好をより的確に捉えられる可能性がある．そこで本稿では，複数のエントリーの組み合わせを考慮した分散表現モデルを提案し，大手就職ポータルサイトの実データに適用することで，その有効性を検証する．
1.はじめに
近年，採用活動を行う企業や就職活動を行う学生（以下，
ユーザ）の多くが就職ポータルサイトを利用している．企
業は就職ポータルサイト上で自社の基本情報や採用情報を
個社ページに掲載し，ユーザからのエントリーを募ること
ができる．一方，ユーザは掲載企業の個社ページや業界・
仕事研究の記事等を閲覧することで企業や業種の魅力を知
り，興味のある企業へエントリーをすることができる．就
職ポータルサイト運営会社は，サイトを通じて就職活動を
行うユーザの膨大な行動履歴データを分析し，掲載企業へ
の施策提案やサイトの改善に活かすことが可能である．
また，池田の報告 [1] では，自然言語処理モデルの 1 つ
である Word2Vec[2] を，本研究が対象とする就職ポータル
サイト等複数の Web サービスにおける推薦に適用するこ
とで，コンバージョン率が向上することが示されている．
Word2Vec は文章中の単語を低次元空間上の点として表現
することを可能にし，これを「単語分散表現モデル」と呼
ぶ．この事例では，Word2Vec をユーザの行動履歴に適用
し，Web サービス上のアイテムを低次元の空間上の点とし
て表現，それらの類似度を算出し，ユーザが行動をとった
アイテムと類似度の高いアイテムを志向に合致するアイテ
ムと考え，推薦候補としている．しかし，ユーザへ同時に
提示できるアイテム数には限りがある中で，ユーザが行動
†1現在，早稲田大学Presently with Waseda University, Shinjuku, Tokyo 169–0072, Japan†2現在，株式会社 リクルートキャリアPresently with Recruit Career Co., Ltd.a)miyus0919yuuki@ruri.waseda.jp
をとった複数アイテムの組合せに対して類似度を算出する
ことで，1 対 1 での類似度算出よりも的確にユーザの嗜好
を捉えた推薦候補の決定ができる可能性がある．
そこで本稿では，大手就職ポータルサイトにおける複数
企業の組合せを 1 つの要素として扱う分散表現モデルを提
案する．また，提案手法を実データに適用し，1 社単位と 2
社の組合せでの企業間類似度算出の結果の比較により，そ
の有効性を検証する．
2.アイテムの分散表現に基づく推薦システム
Web サービスにおける推薦システムでは従来，行列分
解を用いた手法 [3] などが用いられてきた．近年では，購
買履歴や Web サービスのデータに自然言語処理の手法で
ある Word2Vec を適用した事例 [1],[4] などが報告され，推
薦における有用性が示されている．これらの事例では，各
ユーザの行動履歴を 1 文章，行動対象のアイテムを単語と
置き換えて，Word2Vec を適用することで各アイテムの低
次元の分散表現を獲得する．そして，得られた分散表現か
らアイテム間の類似度を算出し，類似度の高いアイテムを
ユーザの興味に合致するものとして推薦する．
しかし，ユーザが行動した複数アイテムの組合せに着目
した分散表現の学習及び類似度算出を行うと，1 対 1 のア
イテム間類似度算出結果とは異なる傾向を示す可能性が
ある．就職ポータルサイトのエントリー履歴の例を考える
と，業種の異なる A 社と B 社に対してはそれぞれ同業種の
企業が高い類似度を示しやすいが，2 社両方をエントリー
したユーザにとってはグループ企業や企業風土といった，
業種以外の嗜好の軸が存在するという可能性がある．この
場合，ユーザのエントリー企業の組合せに着目した分散表
1ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan
Vol.2018-MPS-121 No.11
2018/12/18
情報処理学会研究報告IPSJ SIG Technical Report
現の学習を行い，A 社と B 社の組合せに対して類似度の高
い企業の組合せの中から推薦候補を決定することで，より
ユーザの嗜好を捉えた推薦が実現できる可能性がある．
3.提案手法
同一ユーザによってエントリーされた複数の企業の共起
性に着目し，企業の組合せ間での類似度算出を行うために，
各ユーザのエントリー履歴から 2 社の組合せをそれぞれ生
成し，2 社の組合せからなるユーザごとのエントリー系列
に対して Word2Vec を適用する．
Word2Vec への入力データは，各ユーザごとに N 件のエ
ントリー履歴から(N2)通りの 2 社の組合せを生成し，ラン
ダムに並び替えたものを各ユーザの組合せ系列として使用
する．このとき，2 社の組合せを 1 単語，各ユーザの(N2)
通りの組合せをランダム置換した系列を 1 文章と置き換え
て Word2Vec を適用し，2 社の組合せの分散表現を獲得す
る．これにより，2 社の組合せ同士での類似度算出が可能
4.1分析概要
複数の企業の組合せを 1 つの要素として扱う分散表現モ
デルの適用で，1 社単位での企業間類似度算出と異なる結
果を示し，よりユーザに合った推薦候補企業決定への適用
可能性を示すため，大手就職ポータルサイト A の実データ
を用いた分析を行う．分析対象データは，2015 年 3 月 31
日 23 時 59 分 59 秒の時点での各ユーザの直近 10 件のエン
トリー履歴とする．これは，推薦企業リストを作成するタ
イミングに近い時期のエントリー履歴を用いることで，時
期ごとに変化しうるユーザの行動傾向を適切に捉えるため
である．また，本分析では総エントリー数が 10 件に満た
ないユーザのエントリー履歴データは分析対象としない．
また事前分析の結果，1 社単位の Word2Vec のベクトル
の次元数を 20，ウィンドウサイズを 3，2 社の組み合わせ
の Word2Vec のベクトルの次元数を 25，ウィンドウサイズ
を 5 とした．また，両モデルで共通してネガティブサンプ
ル数を 10 とし，skip-gram モデルを用いた．
4.2分析結果と考察
1 社単位の Word2Vec と提案手法で得られた企業の分散
表現の類似度算出結果を比較する．本稿では，C 社，D 社
（業種：自動車）と E 社（業種：輸送機器）の分析例を示
す．表 1 から表 3 は C 社，D 社，C 社&D 社，C 社&E 社
と類似度の高い企業及び企業の組合せの上位 5 件である．
C，D，E 社単体については，表 1 のように，それぞれ
同業種の企業を中心に高い類似度を示している．C 社と D
社の組合せに着目すると，表 1 のように，自動車の企業を
中心に高い類似度を示し，このエントリーの組合せからは
表 1C 社，D 社，E 社と cos 類似度の高い企業上位 5 件
C 社と高類似度D 社と高類似度E 社と高類似度
D 社（自動車）H 社（自動車）M 社（自動車）
E 社（輸送機器）F 社（自動車）N 社（自動車）
J 社（輸送機器）G 社（自動車）O 社（輸送機器）
G 社（自動車）I 社（自動車）J 社（輸送機器）
H 社（自動車）C 社（自動車）N 社（輸送機器）
表 2C 社&D 社と cos 類似度の高い企業の組合せ上位 5 件
企業（業種）cos 類似度
C 社（自動車）H 社（自動車）0.922
E 社（自動車）C 社（自動車）0.913
G 社（自動車）C 社（自動車）0.912
K 社（自動車）C 社（自動車）0.912
L 社（総合電機）C 社（自動車）0.906
表 3C 社&E 社と cos 類似度の高い企業の組合せ上位 5 件
企業（業種）cos 類似度
C 社（自動車）M 社（自動車）0.890
J 社（輸送機器）C 社（自動車）0.846
E 社（輸送機器）M 社（自動車）0.843
E 社（輸送機器）D 社（自動車）0.824
N 社（輸送機器）C 社（自動車）0.809
表 2 より「自動車」という志向が読み取れる一方，総合電
機の L 社という C，D 社単体の類似度算出では上位に出現
しない企業が現れた．また，C 社と E 社の組合せに着目す
ると，表 3 のように自動車や輸送機器の企業が高い類似度
を示しており，実際の企業概要を確認すると，「C 社中心の
企業グループに属する企業」という嗜好が読み取れる．つ
まり，C 社にエントリーしたユーザの中でも，他に D 社か
E 社エントリーしたかどうかで，異なる嗜好があることが
推定され，推薦すべき企業が変わってくると考えられる．
以上のことより，2 社の組合せに着目した企業の分散表現
から，ユーザの嗜好をより細かく捉えることが可能になる．
5.まとめと今後の課題
本稿では，ユーザにエントリーされた企業の共起性に着
目した分散表現モデルを提案し，企業間類似度算出の結果
の比較より，よりユーザに合った推薦企業決定への適用可
能性を示した．また，今後の課題として，エントリーの組
合せを考慮した推薦システムの検討などが挙げられる．
[1]池田 裕一：リクルート式 自然言語処理技術の適用事例紹介，WebDB Forum 2016(2016)[2]Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., and Dean, J.: Ef-ﬁcient Estimation of Word Representations in VectorSpace. arXiv preprint arXiv:1301.3781(2013).[3]Koren, Y., Bell, Y., Volinsky:Matrix FactorizationTechniques for Recommender Systems. IEEE Computer,42(8), 30–37(2009)[4]Phi,V.T.,Liu,C.andHirate,Y.:DistributedRepresentation-basedRecommenderSystemsinE-commerce. DEIM Forum 2016, C8-1(2016).
2ⓒ 2018 Information Processing Society of Japan
Vol.2018-MPS-121 No.11
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