| 研究概要 |
1)今年度は日本オペレーションズ・リサーチ学会等が関連するデータ・コンペティション参加し,そこで供与された百貨店のデータに基づいて,これまで開発してきたアルゴリズムや手法について適用しながら,実践的な研究を行った.
昨年度開発したバスケット分析のアルゴリズムは,アイテム数百程度,トランザクション数が数万程度の大規模データに対しても,比較的短時間で解を求めることができ,実用的なレベルで十分利用可能であることを検証した.
また,通常のバスケット分析は,スーパーマーケットなどで同時購入されやすいものの分析に使われるが,本アルゴリズムが高速に結果を導くことが可能なため,百貨店で1ヶ月,あるいは2ヶ月のあいだにどのようなアイテムを併せ購入しているかなどの分析にも有効であることが分かってきた.
2)上記百貨店のデータに基づいて,対象地域に複数の自社店舗のある場合について,ハフモデルを改良して自社内での各店舗の競合度を算出する方法についても研究を進めた.
多くの学生が,これらの研究に関わったため,必要な計算機やデータを購入した.
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