属性情報を統合した関係データ分析モデルの構築とそのマーケティング分析への応用

• 研究課題/領域番号: 23K13519
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分25010:社会システム工学関連
• 研究機関: 東京都市大学
• 研究代表者: 三川 健太 東京都市大学, メディア情報学部, 准教授 (40707733)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
• キーワード: 関係データ / 確率的潜在構造分析 / 機械学習

研究開始時の研究の概要

近年，ビジネス活動におけるアプローチの一つとして関係データに対する分析が存在する.一方，企業などでは関係データのみならず，データ自身の属性情報が蓄積されていることも多いものの，これらを活用した分析法は少ない.すなわち，属性情報を活用した関係データ分析モデルは，新たなデータ取得コストを必要とすることなく，より詳細な分析を可能とすることが期待される.
そこで本研究では，属性情報を用いた新たな関係データ分析モデルの開発とそのマーケティング分析への適用を行うことを目的とする.本研究課題は実務的にも広く活用可能な技術となることに加え，機械学習領域においても新たな分野を切り開く可能性が高いテーマである