2013 Fiscal Year Annual Research Report
時空間上の大規模履歴の自己組織化による状態遷移確率モデルの構築
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23500344
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| Research Institution | Gunma University |
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Principal Investigator |
関 庸一 群馬大学, 理工学研究院, 教授 (90196949)
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| Keywords | データマイニング / 自己組織化 / ＳＯＭ / 多項ロジットモデル / 医療保険サービス / 購買履歴データ / 共起行列 / 統計数学 |
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| Research Abstract |
本年度は３年間の研究の最終年度として、以下のような、自己組織化マップの算法の改善と各種時空間履歴データの解析を行い、発表した。
(1) 自己組織化マップ算法の改善については、二つの自己組織化マップの間で対応をとる昨年度開発の方法を拡張し、共起行列の二つの相をそれぞれマップとするアルゴリズムを開発した。これを、モニタと商品の間の共起行列に対して適用した事例を、平成25年度データ解析コンペティションで提供されたモニタの購買履歴データに対し作成し発表した。この方法は、疎な共起行列に対してその構造を発見するために有効と考えられる。今後、さらに研究を進める予定である。 (2) 自治医科大との共同研究において、群馬県での健康保険レセプトデータを用い、病院までの距離とデモグラフィックな要因との交互作用が患者の病院選択に与える影響を、多項ロジットモデルで分析した結果を論文発表した。 (3) 地方都市での移動行動データとして、JST採択課題「地域力による脱温暖化と未来の街－桐生の構築」と共同実施した桐生市民からの無作為抽出アンケートに基づき、市民の店舗選択の移動行動について、商店街側からデータ解析を行い論文発表をした。また、付帯データを利用し、口コミネットワークの時間発展についてグラフ理論を利用した検討を行い論文発表をした。(4) 電子部品の販売履歴からその需要構造モデルを、また、時系列データからのクラスタリングによる異常検出法を検討した結果を、発表した。
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