| 研究課題/領域番号 |
15K17146
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
商学
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| 研究機関 | 専修大学 |
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研究代表者 |
中原 孝信 専修大学, 商学部, 准教授 (60553089)
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| 研究協力者 |
羽室 行信
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 考慮集合 / 商品選択プロセス / データ研磨 / 類似度グラフ / 潜在ニーズ / クラスタリング / 潜在ニーズの発見 / グラフ研磨 / ネットワーク解析 / ショッピングパス / 相互類似関係 / 消費者行動 / 推薦システム |
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| 研究成果の概要 |
本研究は、消費者の購買行動に着目し商品を購入する際に候補となる商品群を予測して、それらの商品を潜在的なニーズとして捉える方法を明らかにする。そして潜在的なニーズを利用した消費者行動モデルを構築することが目的である。
これまでに、商品の類似度グラフを利用した購買行動のグラフ表現と構造同値性を利用した潜在ニーズの発見方法を提案しており、ある程度の予測精度が得られている。グラフ研磨を適用することで直接の接続関係だけではなく、他の商品間の繋がりから間接的に重要な接続関係を抽出できることから、接続関係のない購入候補となった商品を捉えるためには有効な方法であり、この方法を利用することで推薦精度が向上した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報通信技術、AIなどの急速な普及により消費者のライフスタイルは変化し、消費者ニーズの多様化と個性化はますます進んでいる。企業はさまざまな消費者ニーズに応えるべく多様な品揃えや購入手段、そして幅広い商品選択の機会を提供しているが、より効率的に消費者のニーズを捉え適切な商品・サービスを提供していくことが重要である。本研究では、小売店で蓄積されているID付きPOSデータを利用し消費者の潜在的なニーズを明らかにすることを試みており、本研究で提案した手法を利用することで消費者に適切な商品を推薦することが可能である。
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