監督学習を用いたEコマースウェブサイトの検索習慣のモデル化

消費者は選択肢や支出傾向において大きな変化を遂げています。人々はますます外国に旅行し、他国で利用可能な商品やサービスの幅を理解しています。これにより、多様な商品やサービスを提供するEコマース企業やスタートアップに大きな推進力が与えられました。Eコマースプラットフォームの継続的な開発と商品・サービスの購入の便利さは、顧客基盤を継続的に増加させています。本研究の広範な目的は、消費者の検索から情報を抽出し、それを分析的に利用して将来のビジネスに役立てることです。この研究の目的は、監督分類技術を使用して、製品関連の検索クエリをカテゴリー（レベル1）とサブカテゴリー（レベル2）に分類し、さらにそれを元に消費者のショッピングパターンやトレンドを導き出すことです。本稿では、ナイーブベイズ、ランダムフォレスト、SVMなどのさまざまなマルチクラス分類技術を探ります。ナイーブベイズによるカテゴリー（レベル1）およびサブカテゴリー（レベル2）での分類は、他のアルゴリズムを上回り、検索クエリ分類の最大精度を達成しました。