2003 Fiscal Year Annual Research Report
多様性を含む大規模データからの情報抽出のための統計モデルの開発
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13680507
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| Research Institution | Gunma University |
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Principal Investigator |
関 庸一 群馬大学, 工学部, 教授 (90196949)
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| Keywords | ID付きPOSデータ / データマイニング / Nearest Neighbor / SOM / 樹形回帰分析 / MDL基準 / ノンパラメトリック回帰 |
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| Research Abstract |
3年間の研究の最終年においては、理論的な検討として、以下のようなモデルを開発、提案し、解析手法のプロトタイププログラムを統計解析言語S上で作成・評価した。
(1)線形項採用の樹形回帰モデル基本アルゴリズム(関&筒井98)について,線形モデルに変換できる再帰分割線形モデルを提案し,現在,投稿中である.
(2)サンプルセットの層別の方法論の検討を行った.具体的には,大規模データに対してサンプルの層別に使用する変量群と,目的変量を回帰するための変量群が考えられる場合について,目的変数と説明変数の関係が類似した層を識別した上で,それぞれの層の上での回帰モデルを与える方法を提案した.SOM(Self-Organizing Maps)を用いサンプルを分割した後,それぞれの層で線形回帰モデルを与え,SOMにより与えられた空間内で隣接したモデル群が統合できるか,MDL基準に基づき判断し統合するという方法である.
提案方法論の検証と分析事例の作成として、行政関連データとして大津市の介護保険関連データ,また,企業におけるマーケティング関連データとしてPOSで収集されたデータの分析を行い,実務家と方法論の有効性の検証を行なった.マーケティング関連データの分析としては,平成14年度データ解析コンペティションで優勝した結果を整理し、雑誌論文1として発表するとともに、日本オペレーションズ・リサーチ学会マーケティング・データ解析研究部会他が主催した平成15年度データ解析コンペティションに参加し、ある系列百貨店三店舗のID付きPOSデータを対象とした解析を行った。この研究成果では優良賞を受賞した。
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