Item type |
Trans(1) |
公開日 |
2019-12-23 |
タイトル |
|
|
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 |
|
|
言語 |
en |
|
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 |
|
|
言語 |
jpn |
キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
[オリジナル論文] 非負値多重行列因子分解,決定木学習,行動分析,属性情報,クラスタリング |
資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
|
資源タイプ |
journal article |
著者所属 |
|
|
|
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 |
|
|
|
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 |
|
|
|
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 |
|
|
|
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 |
|
|
|
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 |
|
|
|
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) |
|
|
|
en |
|
|
Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Department of Computer Science, Graduate School of Engineering, Nagoya Institute of Technology |
著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
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
|
著者名(英) |
Seidai, Kojima
Hayato, Ishigure
Miwa, Sakata
Atsuko, Mutoh
Koichi, Moriyama
Nobuhiro, Inuzuka
|
論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
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,我々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. |
論文抄録(英) |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
Recently, the spread of IC card systems and the development of sensor devices have made it possible to collect and store a wide variety of data, and research on human behavior analysis using these data has been conducted. Most of such data can be expressed as a matrix having non-negative values as elements. Methods based on matrix factorization have attracted attention as a method of analyzing them, and are used for pattern extraction and recommendation systems etc. In this paper, we propose an analysis method of the relationship between user's frequent behavior patterns and attribute information (such as gender and age) using Non-negative Multiple Matrix Factorization (NMMF) and Decision Tree Learning. We examine our proposed method using actual entry and exit data and confirm the effect. |
書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AA11464803 |
書誌情報 |
情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)
巻 12,
号 3,
p. 46-54,
発行日 2019-12-23
|
ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
1882-7780 |
出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |