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ハンドメイド作品を対象としたECサイトにおける大量生産品の検出 / Detection of Mass-produced Goods at EC Site to Trade Handmade Goods

ハンドメイド作品を対象としたECサイトにおける大量生産品の検出 / Detection of Mass-produced Goods at EC Site to Trade Handmade Goods

財津大夏*, 三宅悠介**, 松本亮介**
*GMOペパボ株式会社 技術部 デザイン戦略チーム / **GMOペパボ株式会社 ペパボ研究所
2018.05.17 第41回 情報処理学会 インターネットと運用技術研究会

Hiroka Zaitsu

May 17, 2018
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Transcript

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    ii. ঎඼໊ͱ঎඼આ໌จ͔Βେྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀΛݕग़͢Δ
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  3. 1.
    େྔੜ࢈඼ݕग़ͷഎܠͱຊݚڀͷ໨త

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    4
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    6
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    8
    ϋϯυϝΠυ࡞඼ͱେྔੜ࢈඼ͷఆٛ (1)

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  9. • minneʹग़඼Ͱ͖ͳ͍΋ͷ
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    9
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  10. • ैདྷ͸঎඼໊ɾ঎඼આ໌จɾ঎඼ը૾ͳͲminne্ͷଐੑ৘ใͷΈ͔Β

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    10
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    11
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  12. • ݱࡏͷαʔϏεӡӦʹ͓͍ͯ͸໨ࢹʹཔ͍ͬͯΔ͕ίετ͕ߴ͍
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    12
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    13
    ຊݚڀͷ໨త (2)

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  14. 2.
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  15. ໨ࢹʹΑͬͯେྔੜ࢈඼Λݕग़͢Δ͜ͱͷ՝୊
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    • ໢ཏతɾܧଓతͳݕग़͕ࠔ೉
    15
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    • ൺֱର৅ͱͯ͠େྔੜ࢈඼͕ग़඼͞Ε͍ͯΔECαΠτͷ঎඼ը૾͕ඞཁ
    • ΫϩʔϦϯάͷ೉қ౓͕ߴ͍
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    16
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  17. ϒϥϯυ໊΍঎ඪͳͲͷΩʔϫʔυʹΑͬͯେྔੜ࢈඼Λݕग़͢Δ͜ͱͷ՝୊
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    17
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  18. 3.
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    19
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    20
    େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͷҰ෦ʹݟΒΕͨಛ௃తͳߦಈ

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  21. ಛ௃తͳߦಈΛͱΔେྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͷΞΧ΢ϯτ
    • ΞΧ΢ϯτ໊ʹແҙຯͳจࣈྻΛઃఆ͍ͯ͠Δ
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    • ւ֎ECαΠτͷ঎඼৘ใΛػց຋༁͓ͯ͠Γ঎඼໊΍঎඼આ໌จ͕ෆࣗવ
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    21
    େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͷಛ௃

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    22
    େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͷݕग़

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    • ୯७ϕΠζ෼ྨثʹΑͬͯτʔΫϯͷಉ࣌ൃੜ֬཰ΛϞσϧʹ૊ΈࠐΉ
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    • 1೔෼ͷొ࿥࡞඼ͷ෼ྨʹֻ͔Δ͕࣌ؒ100msఔ౓ͱߴ଎Ͱ͋Δ
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    23
    ख๏1 ΞΧ΢ϯτ໊Λ༻͍Δ෼ྨثʹΑΔݕग़

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  24. • ঎඼໊ͱ঎඼આ໌จΛ࿈݁ͨ͠จࣈྻΛग़඼ऀ͝ͱʹ1ͭͷจষͱݟͳ͠

    จষʹग़ݱ͢Δ୯ޠΛಛ௃ྔͱͯ͠ѻ͏
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    24
    ख๏2 ঎඼໊ͱ঎඼આ໌จΛ༻͍Δ෼ྨثʹΑΔݕग़

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  25. 4.
    ࣮ݧͱߟ࡯

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  26. • minneͷӡӦऀʹΑΓਖ਼ղϥϕϧ͕෇༩͞Ε͍ͯΔग़඼ऀͷΞΧ΢ϯτΛ

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    26
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  27. • ༧Ί܇࿅σʔλͱ෼ׂͨ͠ςετσʔλͷਫ਼౓ʹΑΔධՁ
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    • ෼ྨػʹΑΔ෼ྨͷ݁ՌΛӡӦऀ͕໨ࢹͯ͠ޙ͔Βਖ਼ղϥϕϧΛ෇༩

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    27
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  28. • େྔੜ࢈඼ͷग़඼Λ๷͙͜ͱͰߪೖऀ΍ϒϥϯυΠϝʔδΛकΔ͜ͱ͕໨త
    • ϋϯυϝΠυ࡞඼ͷग़඼ऀΛେྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͰ͋Δͱޡͬͯ൑அͯ͠

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    • ِཅੑΛॏࢹͯ͠ධՁ
    28
    ෼ྨثͷِཅੑʹΑΔධՁ

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  29. • MacBook Pro (Retina, 13-inch, Early 2015)
    • CPU: 3.1GHz Intel Core i7
    • RAM: 16GB 1,867MHz DDR3
    • Python 3.6.0
    • scikit-learn 0.19.1
    • ngram 3.3.2
    • Mecab 0.996
    29
    ࣮ݧ؀ڥ

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  30. ख๏1

    ΞΧ΢ϯτ໊Λ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ

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    • ϋϯυϝΠυ࡞඼ͷग़඼ऀͷ1-GramτʔΫϯ͸

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    ਺ࣈ΍೔ຊޠͷࢠԻʹݱΕͳ͍q,v,x,zͷ౓਺͕௿͍
    • 1-GramτʔΫϯͱ2-GramτʔΫϯͷ

    ૊Έ߹ΘͤΛಛ௃ྔͱͯ͠༻͍Δ
    31
    ΞΧ΢ϯτ໊Λ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ
    ϋϯυϝΠυ࡞඼ͷग़඼ऀ
    େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀ
    ΞΧ΢ϯτ໊ͷ(SBNτʔΫϯͷ෼෍

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  32. • ςετσʔλʹ͓͚Δਫ਼౓͸92.16%
    • ಛʹ௿͍͜ͱ͕޷·ِ͍͠ཅੑ͸51݅த1݅
    • 1-Gram·ͨ͸2-GramτʔΫϯ୯ମΑΓ΋ਫ਼౓ͷ޲্͕ݟΒΕͨ
    32
    ΞΧ΢ϯτ໊Λ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ
    ςετσʔλͷ෼ྨ݁Ռ
    ਖ਼ղϥϕϧ
    େྔੜ࢈඼ ϋϯυϝΠυ࡞඼
    ༧ଌϥϕϧ
    େྔੜ࢈඼
    ϋϯυϝΠυ࡞඼

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  33. • ෼ྨثͷߏஙʹ༻͍͍ͯͳ͍ະ஌ͷσʔλ544ݸΛ෼ྨثʹద༻
    • 70ݸ (12.9%) Λେྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͱ෼ྨ
    • ෼ྨ݁ՌΛӡӦऀ͕໨ࢹͯ͠17ݸ (24.3%) ͕େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͩͬͨ
    • େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͱ෼ྨ͞Εͳ͔ͬͨ΋ͷͷதʹ΋

    ࣮ࡍʹ͸େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀ͕ଘࡏ͢ΔՄೳੑ͕͋Δ͕ݱ࣌఺Ͱະݕূ
    33
    ΞΧ΢ϯτ໊Λ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ

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  34. • ϋϯυϝΠυ࡞඼ͷग़඼ऀͰ΋ϥϯμϜจࣈྻͷΑ͏ͳID͕ଘࡏ͢ΔͨΊ

    ج४ͷ௥Ճ͕ඞཁͱߟ͑ΒΕΔ
    • ෼ྨثʹΑΓେྔੜ࢈඼ͱ෼ྨ͞Εͨग़඼ऀͷ঎඼Λ໨ࢹ͢Δ৔߹

    ࣌ؒతίετ͸શ঎඼ͷ໨ࢹݕࠪʹൺ΂ͯ໿1/8ʹѹॖ͞ΕΔ
    34
    ΞΧ΢ϯτ໊Λ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ

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  35. ख๏2

    ঎඼໊ͱ঎඼આ໌จΛ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ

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  36. • ೖྗͨ͠ग़඼ऀͷΞΧ΢ϯτ਺͸େྔੜ࢈඼181ɺϋϯυϝΠυ࡞඼326
    • ঎඼໊ͱ঎඼આ໌จΛ඼ࢺ͝ͱʹ୯ޠ෼ׂͯ͠ग़ݱճ਺Λಛ௃ྔԽ
    • ςετσʔλʹ͓͚Δਫ਼౓͸໊ࢺΛ༻͍ͨϞσϧ͕࠷΋ߴ͘98.04%
    • େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͷಠಛͷݴ༿ݣ͍Λଊ͍͑ͯΔͱߟ͑ΒΕΔ
    36
    ঎඼໊ͱ঎඼આ໌จΛ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ
    ਖ਼ղϥϕϧ
    େྔੜ࢈඼ ϋϯυϝΠυ࡞඼
    ༧ଌϥϕϧ
    େྔੜ࢈඼
    ϋϯυϝΠυ࡞඼

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  37. • ෼ྨثͷߏஙʹ༻͍͍ͯͳ͍ະ஌ͷσʔλ720ݸΛ෼ྨثʹద༻
    • 142ݸ (19.7%) Λେྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͱ෼ྨ
    • ෼ྨ݁ՌΛӡӦऀ͕໨ࢹͯ͠11ݸ (7.7%) ͕େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͩͬͨ
    • େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͱ෼ྨ͞Εͳ͔ͬͨ΋ͷͷதʹ΋

    ࣮ࡍʹ͸େྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀ͕ଘࡏ͢ΔՄೳੑ͕͋Δ͕ݱ࣌఺Ͱະݕূ
    37
    ঎඼໊ͱ঎඼આ໌จΛ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ

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  38. • ςετσʔλʹରͯ͠ߴਫ਼౓ʹ෼ྨ͍ͯ͠Δ
    • ະ஌ͷσʔλʹରͯ͠ϋϯυϝΠυ࡞඼ͷग़඼ऀΛେྔੜ࢈඼ͷग़඼ऀͱ

    ޡͬͯ෼ྨ͢Δ܏޲ʹ͋Δ
    • ෼ྨثʹΑΓେྔੜ࢈඼ͱ෼ྨ͞Εͨग़඼ऀͷ঎඼Λ໨ࢹ͢Δ৔߹

    ࣌ؒతίετ͸શ঎඼ͷ໨ࢹݕࠪʹൺ΂ͯ໿1/5ʹѹॖ͞ΕΔ
    38
    ঎඼໊ͱ঎඼આ໌จΛ༻͍Δ෼ྨثͷධՁ

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  39. 5.
    ·ͱΊͱࠓޙ

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  40. • ϋϯυϝΠυ࡞඼Λର৅ͱͨ͠ECαΠτʹ͓͚Δେྔੜ࢈඼ͷݕग़ΛػցԽ
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