| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-06-10 |
| タイトル |
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タイトル |
非負値多重行列因子分解と決定木学習による行動パターンと属性情報の分析 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
An Analysis of the Relationship between Users' Behavior Patterns and Their Attributes Information Using Non-negative Multiple Matrix Factorization and Decision Tree Learning |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属 |
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名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 著者所属(英) |
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en |
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Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
| 著者名 |
小島, 世大
石榑, 隼人
坂田, 美和
武藤, 敦子
森山, 甲一
犬塚, 信博
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年 IC カードの普及やセンサデバイスの発達により，多岐にわたるデータの収集 ・蓄積が可能となり，それらのデータを用いて人の行動分析に関する研究がされている．それらのデータの多くは，非負の値を要素にもつ行列として表現することができる．これらを解析する手法として行列因子分解に基づく手法が注目を集めており，パターン抽出や推薦システムなどに利用されている．本研究では，データから非負値多重行列因子分解 (NMMF) と決定木学習を用いて人の頻出行動パターンと属性情報 （性別，年齢など） の関係を分析する手法を提案する．最後に，われわれは提案手法を用いて入退室データの分析を行い，提案手法の有効性を確認する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12055912 |
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO）
巻 2019-BIO-58,
号 39,
p. 1-7,
発行日 2019-06-10
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8590 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-BIO19058039.pdf (1.3 MB)
