| 研究課題/領域番号 |
15500096
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 大阪産業大学 |
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研究代表者 |
羽室 行信 大阪産業大学, 経営学部, 助教授 (90268235)
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| 研究分担者 |
加藤 直樹 京都大学, 工学研究科, 教授 (40145826)
矢田 勝俊 関西大学, 商学部, 助教授 (00298811)
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| 研究期間 (年度) |
2003 – 2004
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| 研究課題ステータス |
完了 (2004年度)
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| 配分額 *注記 |
3,700千円 (直接経費: 3,700千円)
2004年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
2003年度: 2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
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| キーワード | データマイニング / 知識発見 / MUSASHI / オープンソース / データベース / XML |
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| 研究概要 |
当研究プロジェクトでは、前処理から知識発見までのトータルとしてのデータマイニングプロセスを支援するシステムの構築をめざし、企業が実際にそのシステムを導入することを視野に入れ、主に以下の3点について研究成果をあげた。
1)知識発見手法の開発
企業(主にスーパーや百貨店などの小売店)との共同研究により、実際の顧客ID付き販売履歴明細データの提供を受け、そのデータから企業がマーケティングアクションに結びつくような有用な知識発見を実現する手法を開発した。開発した手法は主に以下の3点である。
・遺伝的アルゴリズムを用いた最適店舗配置手法
・ブランドスイッチ分析に有効なネットワーク流推定によるブランド購入パターンに関する知識発見手法。
・商品購買履歴をグラフ構造データとして表現することによるグラフ構造相関ルール発見手法。
2)アルゴリズム開発
上記の知識発見手法で必要となる効率的アルゴリズムの開発を行った。開発したアルゴリズムは主に以下の3点である。
・データの前処理で必要となるデータ操作のための各種アルゴリズム
・遺伝子解析技術をビジネスデータの解析に応用するためのアルゴリズム
・複数の数値属性を次元とした多次元voxelの標本分布の単峰近似関数によるモデルアルゴリズム。
3)ソフトウェアの開発
上記の知識発見手法およびそのアルゴリズムは、知識発見ソフトウェア"MUSASHI"という名前でオープンソースソフトウェアとして2003年7月10日に公開した(musashi.sourceforge.jp)。公開以来6万回を超えるアクセスおよび約5200件のダウンロードを記録しており、我々の研究成果が実際の知識発見の現場で広く受け入れられていると考えている。
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