2017 Fiscal Year Research-status Report
データ研磨技術を用いた選択集合からの潜在ニーズの発見
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15K17146
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| Research Institution | Senshu University |
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Principal Investigator |
中原 孝信 専修大学, 商学部, 准教授 (60553089)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 潜在ニーズの発見 / グラフ研磨 / ネットワーク解析 / ショッピングパス / 相互類似関係 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、消費者の商品選択プロセスの1つである考慮集合の概念を用いて、消費者が購入した商品から購入候補となった商品群を予測し、それらの商品を潜在的なニーズとして捉える方法を提案する。そして消費者行動モデルを構築し、瀬在ニーズを利用した実証研究によって有効性を明らかにする。
2017年度も2016年度に引き続きネットワーク解析を応用した方法で、消費者の購買履歴データからグラフ研磨と相互類似関係を利用した方法で同時購買されやすい興味深いルールの抽出を実施した。グラフ研磨を適用することで直接の接続関係だけではなく、他の商品間の繋がりから間接的に重要な接続関係を抽出できることから、直接の接続関係のない購入候補となった商品を捉えるためには有効は方法である。また相互類似関係を利用した相関ルールの抽出によって、これまで相関ルールの抽出では問題となっていた、よく購入される商品の影響が大きくなってしまい、商品間の購買頻度に偏りのあるルールが抽出されるという問題点を改善できることを示した。これらの研究内容については人工知能学会の全国大会で報告している。
最終年度はこれまでの研究内容を踏まえて、グラフ研磨を用いた構造同値による候補商品の選択方法と、相互類似関係を利用した相関ルールの抽出方法の2つを融合させることで、考慮集合の予測を実施し、予測結果がどの程度改善できるか調査する。そして、その応用方法について検討する。また顧客のショッピングパスデータを用いることによる効果についても実験を行う予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究は、「1.潜在ニーズの概念定義と理論家」→「2.潜在ニーズのモデル化」→「3.応用可能性の検討」という大きく3つのフェーズに分けて研究を実施している。当初の計画どおり最終年度の応用可能性の検討に向けた理論家とモデル化についてさまざまな検討を行っており、当初は想定していなかった、相互類似関係を用いた新しいモデル化の有効性も確認できている。これらの研究結果を鑑みて進捗状況としては「おおむね順調に進展している」と判断した。今年度は、これまでの研究成果の融合と応用の可能性を検討する。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度はこれまでに実施してきた、グラフ研磨を用いた構造同値による候補商品の選択方法と、相互類似関係を利用した相関ルールの抽出方法の2つを融合させることで、考慮集合の予測を実施し、予測結果がどの程度改善できるか調査し、その応用方法について検討する。また顧客のショッピングパスデータを用いることによる効果についても実験を行う予定である。ショッピングパスデータの解析については、これまでも複数のテーマで取り組んでおり、データの有効性は確認できているため、考慮集合の予測に適用できるようなモデル化が重要となる。その点を最終年度では更に取り組んでいく。
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Research Products
(6 results)
