| 研究課題/領域番号 |
19K13822
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07090:商学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
阿部 寛康 京都大学, 医学研究科, 助教 (40807963)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 消費者購買行動 / 消費者心理 / 非負値行列因子分解 / ベイズモデル / 零過剰モデル / 負の二項分布モデル / 基底数選択 / ウェブサイト閲覧履歴 |
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| 研究成果の概要 |
対象商品(群)行列と対象の属性情報から、商品(群)で表現される行動パターンと、そのパターンに従うことなく行動をとらなかった対象の特徴を、同時に推定する非負値行列因子分解(NMF)法を開発した。いずれの推定も変分推論に基づくため特段のパラメータ調整なしでモデル選択できることが利点である。書籍購入WEBサイトにおけるアクセスログデータに適用し、その手法の解釈手順を具体的に示し、結果を既存手法と比較した。また、商品ラベルの階層構造に注目し、上位ラベル内での共起関係（同質基底）と、それを除いた上で抽出される上位ラベル間での共起関係（異質基底）を同時に抽出するためのNMF法を開発しその性能を評価した。
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| 自由記述の分野 |
統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
行列内の0要素を推定行動パターンと関係あるもの(related zero)とないもの(unrelated zero)に分け、後者の確率が高い対象や属性を商品(群)ごとに特定できるデータ解析法を開発した。また異なるラベルをもつ商品(群)の共起関係を抽出する方法を示した。これらの手法を様々な行動履歴データに適用することで、人々の行動に対して深い考察を与えることができる。また、マーケティングの視点では、単純な共起関係に基づかない、より繊細で熟考された施策提案を提供できる。なお開発手法はいずれも変分推論のおかげで調整パラメータが実質ない解析法となっており、分析者にとって使いやすいものとなっている。
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