群知能メカニズムを用いた時系列階層型パタンの抽出手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2018-06-06
• タイトル: 群知能メカニズムを用いた時系列階層型パタンの抽出手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Proposal of Hierarchical Sequential Pattern Mining Based on Swarm Intelligence
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: MPS一般セッション(2)
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 慶應大学
• 著者所属: 株式会社トライアルカンパニー
• 著者所属: 株式会社トライアルホールディングス
• 著者所属: 慶應大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Trial Company, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Trial Holdings, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Keio University
• 著者名: 坪井, 一晃; 須賀, 聖; 金光, 博明; 坂本, 圭司; 栗原, 聡
• 著者名(英): Kazuaki, Tsuboi; Satoshi, Suga; Hiroaki, Kanemitsu; Keiji, Sakamoto; Satoshi, Kurihara
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 自宅やオフィス，通勤などの日常における行動様式や，店舗における曜日や季節による商品の売れ方などには，様々なパタンが含まれる．既存の系列的なパタン抽出技術では，主に複数の系列におけるデータ間でのパタンの頻出の是非を問題としており，一つの長大な系列データ内からパタンを抽出することを苦手としている．さらに，マーケティング等においては，消費者行動は常に変化するために，時間経過に伴うパタンの変動を考慮できる動的なパタン抽出が課題となっている．そこで，本研究では群知能型の探索手法を改良し，一つの時系列データから動的に変化するパタンの自動抽出を可能とする手法を提案する．また，実データとなるマーケティングデータについて分析し，消費者の動的な購買パタンについて考察する．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2018-MPS-118, 号 26, p. 1-6, 発行日 2018-06-06
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会