• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

ユーザ行動分析のためのセッション・トークナイザーの開発

研究課題

研究課題/領域番号 24K21410
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
審査区分 中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
研究機関電気通信大学

研究代表者

岡本 一志  電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10615032)

研究期間 (年度) 2024-06-28 – 2027-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
キーワード時系列データ / 行動ログ / トークナイザー / 行動分析 / 情報推薦
研究開始時の研究の概要

セッションデータは,デジタルプラットフォーム上の商品やサービスの購入や利用ログとして大量に蓄積されており,その分析・活用は,マーケティングやサービスの改善などに欠かせない.セッションデータ分析では行動系列を一定の行動のまとまり(トークン)に分割するが,分析作業の初手で使えるセッションデータ用分割技術は分析の効率化・高度化に貢献するものである.本研究では,形態素解析技術を参考に,セッションデータ中の分割点を自動検出し,トークンに分割するセッション・トークナイザーを開発する.この開発を通じ,限られた分析者・少ない作業負担の制約下で,セッションデータ分割を効率的に実現する方法論の解明に取り組む.

URL: 

公開日: 2024-07-03   更新日: 2024-08-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi