@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00216547,
 author = {小島, 康至 and 中野, 祥旗 and 大野, 康明 and 陳, 星言 and 繁野, 麻衣子 and 住田, 潮 and Koshi, Kojima and Yoshiki, Nakano and Yasuaki, Ohno and Xingyan, Chen and Maiko, Shigeno and Ushio, Sumita},
 issue = {1},
 month = {Feb},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2022}
}