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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-02-14 16:50 共通変数から推定が容易な潜在変数を融合対象とするデータフュージョン ○西尾義英・谷田泰郎（シナジーマーケティング）  AI2019-52 |
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| 抄録 | （和） | 消費者の価値観を媒介変数とすることで匿名性を保ちつつクロスドメインで消費行動の推定や解釈を可能とする分析手法を提案する.価値観はアンケート由来のため未回答者への拡張推定と消費行動のスパース性が課題となるが,消費行動データを価値観との関連を維持しながら次元圧縮することで解決を試みる.食品スーパーのID-POSデータを対象に購買カテゴリから価値観の推定,価値観から消費行動を予測する実験を行い,有意性を確認した.双方向の推定をつなげる,つまり購買カテゴリから価値観を推定し,その結果で再び購買カテゴリを予測しても精度が保たれた点を特筆する.また次元圧縮された中間層を分析することで顧客理解につなげられる例を示す. |
| （英） | We propose an analysis method that enables cross-domain prediction and interpretation of consumer behavior, and maintains anonymity in each domains sharing common consumer values. Such analysis has problems of data-sparsity. Our method solve it by compressing dimensions of consumer behavior while keeping relationship with ones values. We tests the method in 2-ways; the “upside” estimates consumer values diagnosed by a special questionnaire from purchased items in a supermarket, and the “downside” predicts from the opposite. It is worth noting that the downside keeps accuracy if input the upside estimation. We also shows an analysis on middle-layer of downside model that helps understanding customers. | |
| キーワード | （和） | データフュージョン / 消費者行動予測 / 消費者価値観 / クロスドメイン推薦 / 行列分解 / 表現学習 / / |
| （英） | Data Fusion / Consumer Behavior / Consumer Values / Cross-Domain Recommender / Matrix Factorization / Representation Learning / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 413, AI2019-52, pp. 55-60, 2020年2月. | |
| 資料番号 | AI2019-52 | |
| 発行日 | 2020-02-07 (AI) | |
| ISSN | 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 | AI2019-52 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
| 開催期間 | 2020-02-14 - 2020-02-14 |
| 開催地（和） | 島根大学 出雲キャンパス |
| 開催地（英） | Izumo Campus, Shimane University |
| テーマ（和） | 「データ市場特集VI：異文化連携と生活空間イノベーション」および一般 |
| テーマ（英） | Socionetwork Strategies in the Market of Data VI: Cross-cultural Collaboration and Life Space Innovation, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AI |
| 会議コード | 2020-02-AI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 共通変数から推定が容易な潜在変数を融合対象とするデータフュージョン |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Data Fusion Method Assuming Latent Proxy Variables for Target Variables |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | データフュージョン / Data Fusion |
| キーワード(2)（和/英） | 消費者行動予測 / Consumer Behavior |
| キーワード(3)（和/英） | 消費者価値観 / Consumer Values |
| キーワード(4)（和/英） | クロスドメイン推薦 / Cross-Domain Recommender |
| キーワード(5)（和/英） | 行列分解 / Matrix Factorization |
| キーワード(6)（和/英） | 表現学習 / Representation Learning |
| 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） | 西尾 義英 / Yoshihide Nishio / ニシオ ヨシヒデ |
| 第1著者 所属（和/英） | シナジーマーケティング株式会社 (略称： シナジーマーケティング) Synergy Marketing, Inc. (略称： Synergy Marketing) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷田 泰郎 / Yasuo Tanida / タニダ ヤスオ |
| 第2著者 所属（和/英） | シナジーマーケティング株式会社 (略称： シナジーマーケティング) Synergy Marketing, Inc. (略称： Synergy Marketing) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-02-14 16:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | AI |
| 資料番号 | AI2019-52 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.413 |
| ページ範囲 | pp.55-60 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-07 (AI) |
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