| 研究概要 |
3年間の研究により、理論的な検討として以下のようなモデルを開発、提案し、提案手法を統計解析言語S上などに実装した。また、行政関連の介護保険関連データでサービス評価の分析、および、マーケティング関連の購買行動履歴POSデータやWebアクセスログデータで顧客の履歴類型の分析などを行い、実務家と方法論の有効性の検証を行なった。さらに、日本オペレーションズ・リサーチ学会の研究部会他が主催した平成16,17,18年度データ解析コンペティションに参加した。以上を通じ、提案手法の有効性を評価した。
1、時系列多変量履歴をもつ個体群の類型化の方法論を検討した。多様な個体履歴を類型化するため、時点ごとの多変量特性ベクトルから、時点ごとの個体特性の類型を自己組織化マップ(SOM : Self-OrganizingMaps)により得る方法を基礎として、これを拡張する方法を提案した。具体的には、基本のSOM類型の履歴採取期間における頻度分布から、類型間の近傍関係を考慮した分布間距離を用いるSOMにより、履歴採取期間全体での個体履歴類型を、個体に対し与える方法を提案した。また、空間統計学を利用した指標の作成法を検討した。
2、時系列推移の多様性のモデル化として、以下のSOMによる層別に基づいた方法等を提案した。
(1)履歴類型を用いることにより、目的変数と説明変数の関係が類似した履歴類型を識別した上で、それぞれの履歴類型群の上での回帰モデルを与えるモデル統合分析法を提案した。
(2)系列事象を適切に分類し、分類に応じたモデル化を行うことが必要となるため、SOMを拡張し、時区間ごとの特徴量の類型化を行うことで、個体をクラスタリングする方法を検討した。具体的には、各サンプルに対し、複数群の特徴量が観測されている場合について、二段階にSOMを用いることにより、それぞれの変量群の構造を残したまま、個体類型を作成する方法を与えた。
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