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講演抄録/キーワード
講演名 2018-10-19 09:55
深層学習によるオートオークション落札価格予測
櫻井大宙工藤大輝茨城大)・長谷川恵理子下山力三福西亮介黛 広樹プロトコーポレーション)・鈴木智也茨城大CAS2018-50 NLP2018-85
抄録 (和) 中古車買取業者はオートオークションでの落札価格を予測して買取価格を査定する.
しかし中古車は走行距離や車検残月など個車ごとに特徴が異なるため,同一条件のサンプル数が少なく予測モデルを構築しづらい.
また各特徴は落札価格に対して非線形的に影響し,さらに項目数が多岐に渡るため,次元の呪いを緩和する機械学習が必要となる.
そこで本研究では,オートエンコーダによる事前学習によって個車の全特徴を次元圧縮しつつ,翌月の落札価格を深層学習する中古車査定システムを構築する.
この有用性を検証すべく,実際のオートオークション落札価格データを用いて予測実験を行ったところ,
特に新しいモデルの中古車において良好の結果を得た. 
(英) Dealers of used cars have to predict future auction prices when buying used cars.
However, it is very difficult to predict them because each condition of used cars is completely different such as mileage, model year, body color, etc.
Moreover, these conditions are nonlinearly affected by each other and their number is not small.
Therefore, the deep learning approach might be useful to reduce the curse of dimensionality
and to learn the nonlinear relationship among conditions.
For this purpose, we used the stacked auto-encoder as a pre-training step for reducing the dimension of explanatory variables,
and then predicted the auction price after one month to compose a used-car assessment system.
To verify the usefulness of our prediction method,
we performed some prediction tests using the real auto-auction price data,
and confirmed better prediction performance especially in newer-model cars.
キーワード (和) 深層学習 / ビジネスインテリジェンス / データサイエンス / / / / /  
(英) Deep learning / Business intelligence / Data science / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 243, NLP2018-85, pp. 69-74, 2018年10月.
資料番号 NLP2018-85 
発行日 2018-10-11 (CAS, NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード CAS2018-50 NLP2018-85

研究会情報
研究会 CAS NLP  
開催期間 2018-10-18 - 2018-10-19 
開催地(和) 東北大学 
開催地(英) Tohoku Univ. 
テーマ(和) 数理モデリング,数値シミュレーション,一般 
テーマ(英) Mathematical modeling, numerical simulation etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2018-10-CAS-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習によるオートオークション落札価格予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Price Prediction of Used Cars at Auto Auction by Deep Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
キーワード(2)(和/英) ビジネスインテリジェンス / Business intelligence  
キーワード(3)(和/英) データサイエンス / Data science  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 櫻井 大宙 / Hiromichi Sakurai / サクライ ヒロミチ
第1著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 工藤 大輝 / Daiki Kudo / クドウ ダイキ
第2著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 恵理子 / Eriko Hasegawa / ハセガワ エリコ
第3著者 所属(和/英) 株式会社プロトコーポレーション (略称: プロトコーポレーション)
PROTO CORPORATION (略称: PROTO)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 下山 力三 / Rikozou Shimoyama / シモヤマ リキゾウ
第4著者 所属(和/英) 株式会社プロトコーポレーション (略称: プロトコーポレーション)
PROTO CORPORATION (略称: PROTO)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 福西 亮介 / Ryosuke Fukunishi / フクニシ リョウスケ
第5著者 所属(和/英) 株式会社プロトコーポレーション (略称: プロトコーポレーション)
PROTO CORPORATION (略称: PROTO)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 黛 広樹 / Hiroki Mayuzumi / マユズミ ヒロキ
第6著者 所属(和/英) 株式会社プロトコーポレーション (略称: プロトコーポレーション)
PROTO CORPORATION (略称: PROTO)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 鈴木 智也 / Tomoya Suzuki / スズキ トモヤ
第7著者 所属(和/英) 茨城大学 (略称: 茨城大)
Ibaraki University (略称: Ibaraki Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2018-10-19 09:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 CAS2018-50, NLP2018-85 
巻番号(vol) vol.118 
号番号(no) no.242(CAS), no.243(NLP) 
ページ範囲 pp.69-74 
ページ数
発行日 2018-10-11 (CAS, NLP) 


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