WEKO3
アイテム
組織間のデータ利活用価値高度化のための基底モデル構築とファインチューニング手法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233932
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233932e233d90f-bc4b-4ac9-9b54-0b474d5ecce7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MBL24111011.pdf (1.3 MB)
2026年5月8日からダウンロード可能です。
|
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
|
|
| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, MBL:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-05-08 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | 組織間のデータ利活用価値高度化のための基底モデル構築とファインチューニング手法の提案 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | [MBL]スマートフォンとエンゲージメント | |||||||||||||||
| 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 | ||||||||||||||||
| 株式会社NTTドコモ | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 株式会社D2C | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 株式会社D2C | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 株式会社NTTドコモ | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 株式会社NTTドコモ／東京大学／情報処理学会 | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| NTT DOCOMO, INC. | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| D2C Inc. | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| D2C Inc. | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| NTT DOCOMO, INC. | ||||||||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||||||||
| en | ||||||||||||||||
| NTT DOCOMO, INC. / The University of Tokyo / IPSJ | ||||||||||||||||
| 著者名 |
若元, 亮樹
× 若元, 亮樹
× 小林, 和希
× 佐野, 雄一
× 越智, 大介
× 田中, 茂樹
|
|||||||||||||||
| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 異なる企業同士や組織間のデータを利活用する取り組みは，社会課題解決やビジネス貢献の重要な要素となっており，それゆえ企業間でのデータ連携が活発に行われている．一方で，両者の共通集合となるユーザのみを対象とした分析や特定のビジネス課題に焦点を当てた場合，データ量が十分に確保できないケースが考えられ，効果的な分析や頑健な学習モデルの構築が課題となる．本研究では，両者のファーストパーティデータを最大限に利用したモデル構築により，特定の課題に対しても高い効果を出す手法に関して考察する．本研究報告では，両者のデータの差集合・積集合を基底モデルとして学習を行ったのち，多段モデルにて両者の積集合データを利用したファインチューニングを実施することで，広告事業における効果指標評価のタスクにおいて有効性を示した． | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | AA11851388 | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL） 巻 2024-MBL-111, 号 11, p. 1-8, 発行日 2024-05-08 |
|||||||||||||||
| ISSN | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8817 | |||||||||||||||
| 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 | |||||||||||||||
