研究課題
挑戦的萌芽研究
本研究では、(1)トピックモデルを用いた少量のテキストデータからの高次元回帰問題と、(2)web上のユーザの検索行動データを状態空間モデルに統合した自動車販売台数予測問題に対する検討を行った。成果は以下である。(1) リッジ回帰やlasso回帰などのいくつかの縮小推定手法が、教師ありトピックモデルの性能を改善するために効果的であることを実験的に示した。(2) 検索行動量が状態空間モデルを利用した自動車販売台数予測問題の精度を上げるために使えることを実験的に示した。
情報工学
