@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00197701,
 author = {小島, 世大 and 石榑, 隼人 and 坂田, 美和 and 武藤, 敦子 and 森山, 甲一 and 犬塚, 信博},
 issue = {39},
 month = {Jun},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2019}
}