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2023 年度 実施状況報告書

マーケティングデータに対する非対称ソフトクラスタリングの適用

研究課題

研究課題/領域番号 21K01744
研究機関青山学院大学

研究代表者

横山 暁  青山学院大学, 経営学部, 准教授 (90582867)

研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
キーワード非対称データ / クラスタリング / マーケティングデータ
研究実績の概要

研究3年目である2023年度は,年度の前半は前年度に引き続き非対称重複クラスター分析法のアルゴリズムの開発を中心に研究を実施した.この分析法のアルゴリズムに関して,研究開始当初は,非対称データを対称な成分と歪対称な成分に分けて対称な成分は既存の重複クラスター分析法を,歪対称成分は新たなアルゴリズムを開発する予定でいたが,前年度に当初の方法を変更して,既存の非重複な非対称クラスター分析法のアルゴリズムを基にした方法で開発を行うこととし,年度の前半に集中して開発を実施した.
アルゴリズムがおおむね完成した年度の後半には,このアルゴリズムをもとに実データへの適用し,アルゴリズムの問題点を検討するとともに,実用性に関しても検討した.
開発したアルゴリズムに関しては,日本行動計量学会第51回大会にて実データへの適用を含めた形で公表した.また,関連研究として,元の非重複なクラスター分析法の応用研究として日本分類学会第42回大会にて発表を行った.加えて,前年度末に投稿していた携帯・スマートフォンから取られるGPSログデータに関して,エリアの移動回数を非対称類似度データとみなして分析を行った研究に関して学術誌に投稿し査読審査を経て公刊された.
現在は開発したアルゴリズムに関して理論面の観点から精査し,また実データへの適用に関しては分析するデータの基礎集計を行いつつ分析を行い実データの適用の面からの検討を実施し,どちらも学会発表や学術雑誌への投稿を目指して準備を行っている段階である.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

前年度に開発する分析法のアルゴリズムの変更をすることとしたため,年度前半に開発作業を行った.そのため,当初2023年度に実施する予定であった学会発表や論文投稿が十分には行うことができなかった.なお,国内・国外の学会大会への参加の予定の調整が困難であったことも一因である.
1年間延長することで,これらの遅れを取り戻し,研究を遂行する予定である.

今後の研究の推進方策

2024年度は1年間延長という形で研究を継続する.進捗でも記載した通り,開発したアルゴリズムやその応用研究に関して,国内・国外の学会大会や学術雑誌への論文投稿を積極的に行い,研究の問題点があれば改善して,非対称長躯クラスター分析法のアルゴリズムの完成および応用研究の発展を目指す.

次年度使用額が生じた理由

研究の進捗がやや遅れたことに加え,本務の都合により国際学会へ参加することができなかったことにより次年度使用額が生じた.次年度使用分に関しては,今年度同様に分析手法の実用面を検討するためのデータ購入やそのデータ整理のための人件費,また学会出張のための費用などに充てる予定である.

  • 研究成果

    (3件)

すべて 2023

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (2件)

  • [雑誌論文] 非対称クラスター分析法を用いたGPSデータの分析2023

    • 著者名/発表者名
      横山 暁、有馬 貴之、冨田 裕也
    • 雑誌名

      データ分析の理論と応用

      巻: 12 ページ: 17~31

    • DOI

      10.32146/bdajcs.12.17

    • 査読あり
  • [学会発表] 重複クラスター分析法の非対称データへの適用2023

    • 著者名/発表者名
      横山暁・岡太彬訓
    • 学会等名
      日本行動計量学会第51回大会
  • [学会発表] Asymmetric cluster analysis of social network data: ACLUSKEW analysis of relationships between managers2023

    • 著者名/発表者名
      Okada, A., & Yokoyama, S.
    • 学会等名
      日本分類学会第42回大会

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公開日: 2024-12-25  

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