| Item type |
National Convention(1) |
| 公開日 |
2021-03-04 |
| タイトル |
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タイトル |
属性の出現確率と出現順序に着目した社会的影響分析 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
人工知能と認知科学 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
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静岡理工科大 |
| 著者所属 |
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静岡理工科大 |
| 著者所属 |
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静岡理工科大 |
| 著者所属 |
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祝田石油株式会社 |
| 著者所属 |
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神奈川大 |
| 著者名 |
鈴木, 麻由里
Luis, Alberto Chikao Nakazaki Flores
山岸, 祐己
祝田, 実
斉藤, 和巳
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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 |
店舗の顧客や感染症の患者といった,時系列的にランダムに発生するデータの分析方法として,カテゴリの出現確率と出現順序に基づいた可視化手法を提案する.提案する二手法は,時系列カテゴリカルデータを扱うことに特化したパラメータフリーな手法であり,複数カテゴリの出現確率分布の変動と出現順序の偏りを定量的に評価することも可能である.評価実験では,サービスステーションの顧客来店情報と東京都の新型コロナウイルス陽性患者情報を用いて,提案手法が政策や社会現象の影響を検出できるか検証する.また,実験において,提案手法は高速計算機を使わずとも実用的な計算時間で動作することも示す. |
| 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 |
AN00349328 |
| 書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集
巻 2021,
号 1,
p. 525-526,
発行日 2021-03-04
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| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |