【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】26560167 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

大規模データ / 大規模ログデータ / パターン認識 / 機械学習 / ユーザ行動 / 潜在クラスモデル / テキストマイニング / 時系列分析

【研究成果の概要】

本研究では，ECサイト等のデータベースに蓄積される大規模ログデータに基づき，ユーザ行動の分析を通じて，経営判断やマーケティングツールとして活用するための次世代パターン認識手法の開発と応用技術の確立を目指し，実際のユーザ行動履歴データを対象とした分析を行いつつ，理論的にも汎用性の高いと考えられる手法について研究を行った．特に，ユーザのECサイト上でのページ閲覧行動履歴データに対して，リアルタイムクーポン発券ロジックを構築するための機械学習モデルを複数の観点から開発した．得られたモデルや分析技法については，実データを用いた性能検証を行い，有効性を示した．

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)