研究課題
本研究では，１） ECサイトのデータベース情報を対象とした情報分析技術の開発，２） テキストデータとして蓄積されるマーケティング情報の分析技術の開発，３）情報推薦のための統計モデルの開発，４）情報検索や推薦の技術を活用したWebマーケティングモデルの理論解析，５）高次元かつ疎な大規模データを対象とした分析手法の開発，６） プライバシー保護データ解析の方法論の開発，を軸として研究を推進した．最終年度である平成28年度は，これまでの研究成果をさらに高度化し，様々な対象問題を対象とした先進的な分析モデルを提案すると共に，広く実企業との共同研究を推し進め，ビジネス上で生成される多様なビジネスデータに対して提案手法を適用し，その有効性について検証を行った。１）のECサイトの購買履歴データ分析に対しては，新たに比較的少数のアンケートデータと大規模購買履歴データを融合して分析を行う統計モデルを開発し，実データに応用した。２）のテキストデータに関する分析では，Word2Vecと呼ばれる比較的新しい自然言語処理モデルを駆使し，Tweetデータから，主に小売の観点から気象情報と商品の関係性の分析を行った。３）の情報推薦のための統計モデル開発においては，新たにコールドスタート問題に対応した推薦モデルや購買・評価されるアイテムのデータの偏りを補正する推薦モデルを提案し，その評価を行った。一方，４）の理論解析についてはエージェントベースシミュレーションモデルに基づく推薦システムの評価を検討した。５）の高次元・大規模データの分析モデルとしては，スパースなデータを扱う際の情報縮約モデルについて検討を行った。また，６）のプライバシー保護データ分析では分散保存されたデータに対する分散SVMによる分析手法を提案している。以上の研究を通じ，本研究課題の全般に対して，想定レベルの研究成果を得ることができた。
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 3件、 査読あり 3件、 謝辞記載あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (54件) (うち国際学会 15件) 備考 (2件) 産業財産権 (1件)
Asian J. Management Science and Applications
巻: Vol.3, No.1 ページ: pp.24-37
巻: Vol.3, No.1 ページ: pp.61-74
経営システム
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Industrial Engineering & Management Systems
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https://doi.org/10.7232/iems.2016.15.3.224
http://www.it.mgmt.waseda.ac.jp/results/index.html
http://www.waseda.jp/prj-datascience/index.html
