研究課題/領域番号 |
23K04293
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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研究機関 | 早稲田大学 |
研究代表者 |
小林 学 早稲田大学, データ科学センター, 教授 (80308204)
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研究分担者 |
平澤 茂一 早稲田大学, 理工学術院, 名誉教授 (30147946)
松嶋 敏泰 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30219430)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | データ解析 / 因果推論 / 潜在構造分析 / 協調フィルタリング / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
ビッグデータを用いて新しいビジネス施策を検討するとき,過去のビジネス施策に対する種々のバイアスが含まれるビッグデータから,その施策の効果を定量的に把握することは従来困難であった. 本研究では企業活動のデータを「顧客情報」「商品情報」「消費活動(顧客のアクション)」「ビジネス施策(企業のアクション)」の4種として表現し,これらの統一的な潜在構造による数理的フレームワークの開発を行う.次いで各ビジネス施策と各顧客の消費行動との関係を評価するための分析方法の提案を行う.結果的にビジネス施策における種々のKPIそのものを定量的に推定・評価するための分析方法を明らかにする.
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