バイアスを持つサンプル標本からスマートフォンアプリケーション市場全体を捉えるための新たな方法論の開発

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-02-24
• タイトル: バイアスを持つサンプル標本からスマートフォンアプリケーション市場全体を捉えるための新たな方法論の開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of a new approach for capturing the entire market based on massive biased sample data: Case of the smartphone applications market
• 言語: jpn
• 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: 筑波大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: フラー株式会社
• 著者所属: フラー株式会社
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fuller, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fuller, Inc.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者名: 小島, 康至; 中野, 祥旗; 大野, 康明; 陳, 星言; 繁野, 麻衣子; 住田, 潮
• 著者名(英): Koshi, Kojima; Yoshiki, Nakano; Yasuaki, Ohno; Xingyan, Chen; Maiko, Shigeno; Ushio, Sumita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 移動体端末の普及により，オンラインで大規模なデータを収集して市場分析を行うことが可能となってきている．しかし，全数調査ではなくデータ取得元が一部に限定される場合，取得されたデータは適切なサンプリングを行わないと対象市場全体に対してバイアスを持つことになる．本論文の目的は，独立的に得られる対象市場全体に関する指標に合致するよう，収集されたデータから改めてサンプル抽出を行い，この偏りを是正するための方法論を確立することにある．スマートフォンアプリケーション市場で収集されるビッグデータに対し，独立的に得られる市場全体に関する所与の指標と整合性を持つような部分データ集合を抽出するモデルを作成しアルゴリズムを開発する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Rapid development of mobile devices now enables one to conduct market analysis based on massive data collected from online transactions. When data collection sources are limited a part instead of complete survey, however, the resulting dataset could be biased and would not represent the entire market appropriately. The purpose of this paper is to develop an approach for extracting a sub-dataset from the collected dataset so that a given indicator, obtained independently, representing the entire market would become consistent with the same indicator obtained from the extracted sub-dataset. For the smartphone applications market, for which online transaction big data have been collected, a model to extract a sub-dataset for the above purpose is constructed and develop an algorithm using a genetic algorithm for it.
• 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: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2022-MPS-137, 号 1, p. 1-6, 発行日 2022-02-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• 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