研究課題
本年度は、前年度に構築してきたビジネスデータの知識発見手法の実企業への導入を中心に以下の3点について研究を進めてきた。1)データマイニング基礎技術の開発企業との共同研究の中で設定された大規模データベースからの知識発見の課題について、その目的を達成するために必要な手法およびアルゴリズムを開発した。・複数の数値属性を次元とした多次元voxelの標本分布の単峰近似関数によるモデルアルゴリズム。・ブランドスイッチ分析に有効なネットワーク流推定によるブランド購入パターンに関する知識発見手法。・商品購買履歴をグラフ構造データとして表現することによるグラフ構造相関ルール発見手法。これらのアルゴリズムや手法は、本研究で開発を進めてきた知識発見システムMUSASHIに実装されており誰もが利用できるようになっている。2)知識発見、ビジネスアクションおよび評価ある大手運輸企業およびスーパーマーケットチェーンとの共同研究を進めてきた。既にいくつかの興味深い知識発見に成功しており(多次元データベースにおける例外ルールの導出、グラフマイニング手法を用いたブランドスイッチ分析)、企業ではそれらの研究結果を踏まえて実際にマーケティングアクションを既におこしている。現在は、その結果待ちであり、結果が出次第、論文としてまとめていく予定である。3)公開インターネットサイトの運用上記の研究で得られた手法およびアルゴリズムは、知識発見ソフトウェアMUSASHIに実装し公開してきた。2005年3月22日現在で公開以来6万回を超えるアクセスおよび約5200件のダウンロードを記録しており、我々の研究成果が一般に広く利用されている。
すべて 2005 2004
すべて 雑誌論文 (10件)
オペレーションズ・リサーチ 50-2
ページ: 84-91
人工知能学会誌 20-1
ページ: 59-66
ページ: 90-92
日本建築学会環境系論文集 No.588
ページ: 63-70
2004年度日本OR学会秋季研究発表会アブストラクト集
ページ: 122-123
Proc.of 10th International Computing and Combinatorics Conference (COCOON 2004) LNCS 3106
ページ: 238-248
Proc.of 15th Symposium on Algorithms and Computations LNCS 3341
ページ: 77-88
Proc.of 2005 Symposium on Applications and the Internet (SAINT 2005)
ページ: 316-319
Proc.of Joint Workshop of Vietnamese Society of AI, SIGKBS-JSAI, ICS-IPSJ and IEICE-SIGAI
ページ: 111-116
人工知能学会誌 Vol.19, No.3
ページ: 376-377
