@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214561,
 author = {宍戸, 建元 and 新美, 礼彦},
 issue = {4},
 month = {Dec},
 note = {近年，中古販売市場は急速に発展している．その中でも，特にトレーディングカードゲーム(以下，TCG) 市場の成長は著しい．TCG の市場では古く美麗な商品に価格がつく例や，ゲーム内での利用によって価格が急高騰する例がある．しかし，販売における値付けは勘や経験に基づく部分が多く，他の中古販売市場と同様な研究がなされている例は少ない．そこで我々の研究では，TCG の 1 つである「Magic: The Gathering」における中古販売市場を対象とし，価格の高騰予測を目指している．その TCG 市場において，既存商品と相性の良い新商品が発売することにより，発売前の情報公開時や発売直後に，既存製品が急激に高騰する例が存在する．既存研究において TCG 市場に注目した研究はあるが，製品の発売による価格変化に着目し，その高騰要因を分析した研究は存在しない．そのため，本研究では機械学習を用いた TCG 市場の高騰要因分析を行う．実際の発売日前後 2 週間の価格履歴データから高騰事例をラベル付けし，決定木学習から各期間における高騰要因を分析する．},
 title = {決定木学習に基づいた新製品発売時における中古価格高騰の要因分析},
 year = {2021}
}