2013 Fiscal Year Annual Research Report
ソーシャルメディア時代のＷｅｂマーケティング技術に関する基礎的研究
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23510192
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
後藤 正幸 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40287967)
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| Keywords | Webマーケティング / テキストマイニング / 情報推薦 / 協調フィルタリング / 経営工学 / 文書分類 / 予測モデル / ベイズモデル |
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| Research Abstract |
本研究では，情報化社会の到来と伴って劇的に変化を遂げた消費者行動に焦点を当て，ソーシャルメディア時代の企業行動立案を強力に支援するための情報分析手法の開発，並びに情報技術を最大限に活用したWebマーケティング技術を開発すると共に理論的評価を行うことを目的としている．
平成25年度は，本研究課題の最終年度として，これまでの2年間の研究成果を踏まえ，得られた成果を論文としてまとめる作業を推し進めた．これまでの研究の成果はいくつかの査読付き論文にて報告が完了している．また一方で，企業との共同研究により，インターネットサイトの約50万ユーザ，1万アイテム規模の行動履歴データを分析し，ユーザ行動の予測モデルの構築等の試みを行った．また，インターネット上のECサイトにおける顧客の購買履歴データ，閲覧履歴データを分析し，より精度の高い潜在クラスモデルの構築法，並びに予測法について提案を行った．これらの新たに提案したモデルと学習アルゴリズムにより，従来法に比べてより精度の高い予測が可能となり，その結果，個々のユーザ嗜好により適した推薦ロジックの構築が可能になったと考えられる．
また，これらの分析技術の基盤技術となると考えられるパターン認識と機械学習の基礎的研究として，ベイジアンネットの混合モデルの提案，ベイズ符号化法によって推定される類似度を活用した著者同定分析，エージェントベースシミュレーションによる推薦システムの評価，二値分類器の組み合わせによるECOC多値分類のリードマラー符号を活用した構成法，欠損値を含むデータのクラスタリングのためのRandom Forestを用いた類似度算出法など，個別の要素技術に関する新たな方法を提案し，その有効性を示している．
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