SNSデータを用いたファッション業界における協業による相乗効果に関する分析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-06-25
• タイトル: SNSデータを用いたファッション業界における協業による相乗効果に関する分析
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: ウェブサービス
• 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: 東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻
• 著者所属: 東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻
• 著者所属: 東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻
• 著者所属: 東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tokyo
• 著者名: 宮崎, 佳祐; 大知, 正直; 森, 純一郎; 坂田, 一郎
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ファッション業界において，ブランド同士のコラボレーションは PR コストの削減や，新規顧客の獲得といった点で有用な戦略であり，コラボレーション先の選定は非常に重要である．しかし，現状コラボレーションの候補選定およびコラボレーション先の決定については，担当者あるいは担当部署の暗黙知に依存し行われているというケースが多い．研究についても，アパレル業界のコラボレーション事例について科学的に分析を行った研究や，コラボレーション相手の選定に際して合理的な選択手法を示した研究はまだ存在しない．そこで本稿では日本最大級のファッションメディアである「Fashion Press」のデータやその Twitter アカウントから得られるデータを中心に，コラボレーション分析のためのデータセットを構築し，過去の事例について分析を行う．最終的には予想モデルを用いた科学的なコラボレーション相手の候補の推薦システムを提案することを目的とする．本稿では，データセットを構築し，コラボレーション相手の推薦タスクを行う前段階として基礎的な分析を行うところまでを扱う．
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2021-ICS-203, 号 7, p. 1-4, 発行日 2021-06-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• 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