• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2015 年度 実績報告書

多相多元データと非対称データの特性に即した解析法選択のための方法と新解析法の提案

研究課題

研究課題/領域番号 25730019
研究機関首都大学東京

研究代表者

中山 厚穂  首都大学東京, 社会(科)学研究科, 准教授 (60434198)

研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2016-03-31
キーワード多相多元データ / 非対称データ / 多次元尺度構成法 / 対数線形モデル / クラスタリング / 非負行列因子分解
研究実績の概要

本研究課題では,多相多元データと非対称データの構造や形式に即した解析法の選択のための方法論の構築と新解析法の提案を目指した研究を実施した.まず,多相多元データや非対称データの有している特性について整理し,その特性の理論的特徴付けをもとに,既存の解析法と多相多元データや非対称データが有している特性との対応付けを行った.その成果を踏まえ,多相多元データを解析する際にデータを圧縮・分割することの是非について吟味した上でデータの特性に適した解析法を選択するための方法論についての研究を行った.各相や元における交互作用の関係性を対数線形モデルなどを活用して明らかとすることで,多相多元データを圧縮・分割することが妥当なのかどうかについて検証を行った.また,非対称データについては2元分割表の対称性検定を多元データに対張した検定方法の提案可能性について検討を行った.そして,様々な実データに適応し,応用分野への適応可能性について検証した.その際には,分析結果の解釈の行いやすさが提案手法を応用・活用していく上では重要であると考え,解釈のしやすさを向上させるような分析結果の視覚的表現方法についても検討を行った.
以上の研究成果により,多相多元データにおいてより低次の相や元に圧縮・分割した上で分析することの是非を判断した上で分析をするための方法と非対称データにおいて非対称モデルで分析することの可否を判断した上で分析する方法を提案することがができた.本研究により,構造や形式がより複雑なデータを解析する上で,単純なモデルで解析すべきかより複雑な分析を可能とするモデルで解析すべきかを決定するための指針を示すことができた.

  • 研究成果

    (4件)

すべて 2015

すべて 雑誌論文 (1件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 2件、 招待講演 2件)

  • [雑誌論文] マーケティングにおけるSNS上のテキスト・データ活用の可能性と限界2015

    • 著者名/発表者名
      鶴見裕之・増田純也・中山厚穂
    • 雑誌名

      マーケティング・ジャーナル

      巻: 35(2) ページ: 38-54

  • [学会発表] Classification and Prediction of Topics on Social Media considering Temporal Variation2015

    • 著者名/発表者名
      Nakayama, A.
    • 学会等名
      The 9th Conference of the Asian Regional Section of the IASC
    • 発表場所
      Singapore (Singapore)
    • 年月日
      2015-12-17 – 2015-12-17
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] The Classification and Visualization of Twitter Trending Topics Considering Time Series Variation2015

    • 著者名/発表者名
      Nakayama, A.
    • 学会等名
      (201The 2015 Conference of the International Federation of Classification Societies
    • 発表場所
      Bologna (Italy)
    • 年月日
      2015-07-07 – 2015-07-07
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Webコミュニケーション・データを活用した消費者理解2015

    • 著者名/発表者名
      鶴見裕之・増田純也・中山厚穂
    • 学会等名
      日本マーケティング・サイエンス学会第97回研究大会
    • 発表場所
      大阪府立大学 (大阪府・堺市)
    • 年月日
      2015-06-14 – 2015-06-14

URL: 

公開日: 2017-01-06  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi