| 研究課題/領域番号 |
21K14369
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| 研究機関 | 上智大学 |
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研究代表者 |
山下 遥 上智大学, 理工学部, 准教授 (90754797)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | GA2M / 主要点分析法 / 埋め込みモデル / 潜在クラスモデル |
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| 研究実績の概要 |
今年度は有機的マーケティングシステムを実現するためのいくつかの埋め込みモデルについて研究を行い、その成果を発表した。具体的には、2群間の違いを明確に表すための2値型代表点を用いた埋め込みモデル、予測精度と解釈性を両立した埋め込みモデルであるGA2Mに対して、複雑なモデル構造を仮定した潜在構造を考慮したGA2M、そして、複雑なモデル構造を仮定したXG-Boostに基づく埋め込みモデルを提案し、その妥当性の検討、および実データでの分析例を蓄積した。
まず、2群間での違いを明確に表すための2値型代表点を、元となる２値型代表点から発展させ、その近似アルゴリズムを提案した。また、そのアルゴリズムの数学的性質を示し、アルゴリズムの精度の下限を示した。これにより、計算効率がよく、精度の下限も保証された分析手法を実現した。次に、潜在クラスを考慮したGA2Mモデルでは、潜在構造をGA2Mのモデルの中に仮定し定式化した上で、パラメータの推定アルゴリズムを導出した。さらに、潜在構造を考慮したXGーBoostでは、まず潜在構造を仮定したXG-Boostモデルを定式化した上で統計学の分野で研究されてきたクラスタワイズ法に基づくアルゴリズムを提案した。また、その際にか適合を抑えるためにアルゴリズムの中にサブクラスの概念を導入し、修正した。これらの成果を発表し、次年度の実際のマーケティングの場での適用の準備を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究の成果が十分に出ているため、順調に進展していると評価している。これらの成果は現在、論文化を目指している。今年度中に成果として出せた査読付き論文が1本であるため、上記のような評価を与えることにした。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は実際のマーケティングアクションを決定する際に提案したモデルを利用し、その妥当性を検証していく。また、深層学習ベースのモデルについても実現可能であると考えられるため、深層学習を基礎とした埋め込みモデルの開発にも取り組む。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
依頼しようとしていたアルバイトがコロナにかかり、実施できなかったため、その謝金の分の差異が生じた。こちらに関しては、今年度、仕事を依頼する。
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