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講演抄録/キーワード
講演名 2017-01-21 12:30
[ポスター講演]検索行動量を用いた状態空間モデルによる自動車販売台数の予測
山口太一筑波大)・角田孝昭サイバーエージェント)・吉田光男豊橋技科大)・津川 翔山本幹雄筑波大
抄録 (和) 月ごとの自動車販売台数を時系列データとして捉え,状態空間モデルを適用することで将来の自動車販売台数を予測することができる.しかし過去の販売台数データのみから予測しても予測精度は低い.これは自動車販売業界において突発的なトレンド転換や販売台数のピークが頻繁に発生することに起因する.本研究では,Web で消費者が情報収集のために行う検索行動に着目し,検索行動のトレンド傾向を取り入れた予測モデルについて検討する.我々はWeb でどれだけ情報収集が行われたかを「検索行動量」として定義している.自動車に関する検索行動量は実際の販売台数変動に先行して同様の変動を示す傾向にある.そこで予測精度向上のため,この傾向を示す検索行動量を取り入れた予測モデルを検討する.具体的に我々が用いている検索行動量は2つある.1つ目はGoogle が提供するGoogle Trendsであり,2つ目はWikipediaが公開しているページ閲覧数である.これらの検索行動量を取り入れたモデルを用いて予測実験を行った結果,実験対象とした22車種中15車種において予測精度の向上が見られた. 
(英) Regarding monthly car sales as time series data, we can predict the future car sales using state space models. However, the prediction accuracy using only past car sales data may be poor because of many unexpected trend changes. In this study, we focus on the search behavior which consumers do, and incorporate the trend changes into our prediction models. We define how much consumers search on the Web as "the search behavior volume". Since the search behavior volume of cars tends to show the same fluctuation prior to the fluctuation of the real car sales data, this data is useful for improving the prediction accuracy. We use Google Trends data provided by Google Inc. and page views data of Wikipedia released by Wikimedia Foundation. We develop the models incorporated with the search behavior volume, and show that the prediction accuracy is improved in 15 cars.
キーワード (和) 検索行動量 / Google Trends / Wikipedia / 状態空間モデル / 市場予測 / / /  
(英) Search Behavior Volume / Google Trends / Wikipedia / State Space Model / Market Prediction / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 CQ  
開催期間 2017-01-21 - 2017-01-21 
開催地(和) 大阪大学中之島センター 
開催地(英) Osaka University Nakanoshima Center 
テーマ(和) CQ基礎講座ワークショップ 
テーマ(英) Communication Quality Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2017-01-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 検索行動量を用いた状態空間モデルによる自動車販売台数の予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Car Sales Prediction using State Space Model with Search Volume on the Web 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 検索行動量 / Search Behavior Volume  
キーワード(2)(和/英) Google Trends / Google Trends  
キーワード(3)(和/英) Wikipedia / Wikipedia  
キーワード(4)(和/英) 状態空間モデル / State Space Model  
キーワード(5)(和/英) 市場予測 / Market Prediction  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 山口 太一 / Taichi Yamaguchi / ヤマグチ タイチ
第1著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 角田 孝昭 / Takaaki Tsunoda / ツノダ タカアキ
第2著者 所属(和/英) 株式会社サイバーエージェント (略称: サイバーエージェント)
CyberAgent, Inc. (略称: CyberAgent)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 光男 / Mitsuo Yoshida / ヨシダ ミツオ
第3著者 所属(和/英) 豊橋技術科学大学 (略称: 豊橋技科大)
Toyohashi University of Technology (略称: Toyohashi Tech)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 津川 翔 / Sho Tsugawa / ツガワ ショウ
第4著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 幹雄 / Mikio Yamamoto / ヤマモト ミキオ
第5著者 所属(和/英) 筑波大学 (略称: 筑波大)
University of Tsukuba (略称: Univ. of Tsukuba)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-01-21 12:30:00 
発表時間 80分 
申込先研究会 CQ 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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