2005 Fiscal Year Annual Research Report
ファジィモデリングによるナレッジモデル構築法に関する研究
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17500135
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Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
領家 美奈 筑波大学, 大学院・ビジネス科学研究科, 助教授 (10303348)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中森 義輝 北陸先端科学学術大学院大学, 知識科学研究科, 教授 (30148598)
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| Keywords | ナレッジモデル / 領域拡張アルゴリズム / ファジィモデル / ベイズ推測 / 惣菜部門 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、評価における曖昧性に注目する「アンサンブル・モデル」と文脈の複雑性に注目する「コンテクスト・モデル」を統合し、複雑性を同時に考慮した、評価・予測のための「ナレッジ・モデル」の提案を行なうことである。ここで提案する「ナレッジ・モデル」は、ファジィルールベース型モデルである。「ナレッジ・モデル」を同定するアプローチとして、筆者らにより提案されている領域拡張アルゴリズムの拡張について試みをつづけている。その一方で、現在、本モデルがより効果的に利用されるような、複雑かつ動的に変化するコンテクストをもつケースとして、バックヤードに調理場を持つスーパーマーケットにおける惣菜部門のマネジメントを対象としている。惣菜部門の商品は低関与商品であり、顧客は周辺状況に大きく影響を受ける。また商品の消費期限が短く、機会損失や廃棄ロスを起こしやすいという特徴を持つ。POSデータなど数量的データ以外に、対象に関わる人々の知見を獲得しデータベースの構築に利用するため、経験豊富な惣菜部門の管理者の方々に、惣菜部門管理で考慮している項目や惣菜を購入する顧客行動に関する知見についてインタビュー調査を数回にわたりおこなった。さらに、惣菜の購買を週に2回以上行なう顧客1000人にweb調査を行った。これらのデータはドキュメントデータが主であるため、知見・キーワード抽出のためのテキストマイニング手法やKJ法を適用し、それぞれの立場からみた惣菜の購買要因の抽出を行った。また、それらの重要度の認識の差異をベイズ推測などにより分析し、それぞれの認識が大きく異なる要因を明らかにした。これらをデータベース開発およびモデル同定へと利用していく。
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