| 研究課題/領域番号 |
24500164
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
沼尾 雅之 電気通信大学, 情報理工学(系)研究科, 教授 (90508821)
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| 研究分担者 |
丸山 宏 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (90609728)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2014年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2013年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2012年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 知識発見とデータマニング / バスケット分析 / ビッグデータ / 相関分析 / データマイニング / センサーネット |
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| 研究成果の概要 |
データマイニングの代表的な手法であるバスケット分析は，相関マイニングとも呼ばれ，どの商品が他の商品と一緒に買われるかのパターンを購買データから見つける手法である．既存アルゴリズムでは，複数のバスケットが集約されている場合などを扱えず，例えば，家族全員の買い物を１つにまとめたバスケットを分析することができなかった．
本研究では，集約バスケットを定義し，それを従来のバスケットに復元して商品間の相関を求める手法を提案し，実際に，復元アルゴリズムを開発し，相関分析システムを実装し，製造業の実際のデータによって実験・評価した．その結果，有効性が確認され，製造業，流通業に拡大できることが示された．
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