検索結果 40 件

渡邊 司, 雲居 玄道, 服部 達也, 赤嶺 修一郎 環境教育 33 (1), 1_2-13, 2024-01-20

<p> Using data related to climate change, an education session was conducted with 597 fifth-grade students to promote statistical and information literacy and critical thinking. The contents of the …

DOI Web Site 参考文献3件

伊藤 史世, 雲居 玄道, 後藤 正幸 情報処理学会論文誌 64 (1), 214-228, 2023-01-15

現在，ECサイトをはじめとした様々なサービスがインターネット上で展開されており，膨大な閲覧履歴データを取得することが可能になっている．そのため，マーケティング分析上の観点から，蓄積された閲覧履歴を用いてユーザの嗜好を詳細に分析し，効果的な施策に結び付ける活動も広がっている．ここで，ECサイト上の購買においては，Webページを閲覧する中で徐々に興味の対象が絞られていき，最終的にある商品を購入すると…

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山極 綾子, 雲居 玄道, 後藤 正幸 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム J105-D (5), 297-309, 2022-05-01

近年，購買履歴データに基づく商品や顧客分析を行い，マーケティング施策に活用する研究が多くなされている．例えば商品分析方法について，顧客と商品の共起関係に基づき商品の特徴量を分析するモデルがある．しかし，同一顧客による被購買数が少ない商品群には，従来研究されてきたモデルを適用することが難しい．本研究ではこのような特徴をもつ事例として生花ECサイト上の購買履歴データを対象とし，商品ごとに購買有無を識…

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平澤, 茂一, 雲居, 玄道, 八木, 秀樹, 小林, 学, 後藤, 正幸, 稲積, 宏誠 第84回全国大会講演論文集 2022 (1), 161-162, 2022-02-17

本稿では，2 値判別器を複数個（N 個）組合せることで多値（M値，M ≥ 3）分類を実現する手法を考える．このような方式は誤り訂正符号の考え方を用いるためECOC（Error Correcting Output Code）法と呼ばれる．ここでは，効率の良いReed-Muller （RM） 符号に注目し，RM符号をECOC法に適するように修正した修正RM（mRM）符号の構成法を示し，さらにHada…

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石倉, 滉大, 雲居, 玄道, 梅澤, 克之, 小林, 学, 中野, 美知子, 平澤, 茂一 第84回全国大会講演論文集 2022 (1), 963-964, 2022-02-17

近年、プログラミング言語教育は小学校で導入もはじまり，プログラミング教育の重要性が高まってきている．またコロナ禍によりオンラインプログラミング教育環境の構築は急速に注目を集めた．そこで，次世代のプログラミング教育開発にあたり，自然言語教育における知見の援用を検討した．プログラミング言語は通常の母語習得過程と異なるという視点から，第2言語習得のための知見をプログラミング教育に援用した大学講義に関す…

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山下, 皓太郎, 雲居, 玄道, 蓮本, 恭輔, 後藤, 正幸 第84回全国大会講演論文集 2022 (1), 841-842, 2022-02-17

近年，ECサイト上で商品に対するレビューデータが大量に共有されている．これら商品レビューは他の顧客の購買行動に直接的な影響を与えやすいため，メーカーにとっては重要な情報源となっている．このような統一性のない文書集合を分析する上で問題となる類義語の扱いなどに対し，従来はシソーラスなどの辞書が用いられていきたが，近年は大規模文書データからの学習済みモデルであるBERTと呼ばれる自然言語処理技術が注目…

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伊藤 史世, 張 志穎, 雲居 玄道, 後藤 正幸 情報処理学会論文誌 63 (1), 205-217, 2022-01-15

近年，ユーザの購買行動に関するデータは，購買履歴にとどまらず，購買アイテムに紐づくカテゴリや店舗情報といった情報（以下，補助情報）や，ユーザに関係する性別や年代などの情報（以下，属性情報）といったように，様々な種類のデータが取得できるようになってきている．そのため，これらを統合的に分析し，マーケティング施策へ活かすことへの期待値は高い．このようなモデルとして，ユーザと購買アイテム，ならびに補助情…

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平野 洋介, 楊 添翔, 雲居 玄道, 阿部 永, 立花 徹也, 後藤 正幸 情報処理学会論文誌 62 (10), 1704-1715, 2021-10-15

近年，顧客に様々な特典を提供し，企業と顧客の良好な関係を築くためのツールとして，購買金額に応じて顧客にポイントが還元されるポイントカードシステムが広く普及している．現在では，従来のポイント専用カードにクレジット機能が追加されたクレジット機能付きポイントカードも利用されるようになった．クレジット機能付きポイントカードの所持ユーザ（クレジットユーザ）は，ポイント専用カードの所持ユーザ（ポイントユーザ…

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雲居, 玄道, 八木, 秀樹, 小林, 学, 後藤, 正幸, 平澤, 茂一 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 14 (3), 1-10, 2021-08-10

与えられた二値判分類器を組み合わせて用いる多値分類器の構成法の1つに，符号理論の枠組みを導入した誤り訂正符号に基づく多値分類法（Error-Correcting Output Coding：ECOC法）がある．この手法が実データに対して良い性能を示すことは実験的に知られているが，ECOC法に対する分類精度について，理論的な最適性については明らかになっていない．そこで本研究では最大事後確率分類を可…

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大川 順也, 雲居 玄道, 後藤 正幸 経営情報学会誌 30 (1), 31-46, 2021-06-15

<p>一般的な質問応答システムでは，ユーザから与えられた質問を解析し，情報源となる文書集合から，質問に対する適切な回答を検索するモデル（回答文書検索モデル）を構築することで回答候補を抽出し，回答の自動化を実現している．</p><p>コミュニティQAサイト（cQAサイト）における質問・回答文書に対して，回答文書検索モデルを構築する場合，基本的な手法として質問文書の類似度による手法が考えられる．しか…

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大久保 亮吾, 上原 諒介, 雲居 玄道, 後藤 正幸, 吉開 朋弘 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 (0), 3G4GS2i03-3G4GS2i03, 2021

<p>本研究では，複数店舗を有する小売チェーンを対象とし，フードロス解消のための惣菜商品に着目した店舗間の特徴を分析するモデルを提案する．このとき，各店舗で出品される惣菜の種類は，全店舗で販売される惣菜種類数の1割程度に留まり，スパースなデータである．このスパース性への対応のため次元圧縮手法の適用を考えるにあたり，独自性の強い出品を行う店舗などが存在するため，入力データのばらつきが大きく，単純な…

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石倉 滉大, 北里 礼, 雲居 玄道, 後藤 正幸 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 (0), 3G1GS2g02-3G1GS2g02, 2021

<p>近年，1つの文書に複数のラベルが付与されることを想定するマルチラベル分類に関する技術の重要性が高まっている．このマルチラベル分類問題を解くためのアプローチの1つに，関係性の高いラベル同士でDeep Neural Networkの中間層を共有したネットワークを構築するBranched Multi-Task …

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平野 洋介, 楊 添翔, 雲居 玄道, 阿部 永, 立花 徹也, 後藤 正幸 日本計算機統計学会シンポジウム論文集 34 17-20, 2020-11

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松元 琢真, 雲居 玄道, 後藤 正幸, 吉開 朋弘 日本計算機統計学会シンポジウム論文集 34 9-12, 2020-11

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大川 順也, 雲居 玄道, 後藤 正幸 経営情報学会誌 29 (1), 39-54, 2020-06-15

<p>近年，多くの企業で，システムやサービスに関する問合せをオンラインで受け付けるシステム（質問応答システム（Question Answering （QA） systems））が導入されている．この質問応答システムにおいて，Webフォームやメールなどが取り入れられ，電子文書形式で問合せの送信が可能となっている．その際，送られてくる問合せ文書に対する回答文書は人手で作成されているのが現状である．そ…

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雲居, 玄道, 八木, 秀樹, 後藤, 正幸, 平澤, 茂一 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM） 13 (1), 1-12, 2020-03-25

多値分類器の構成法の1つに符号理論の枠組を導入した誤り訂正符号に基づく多値分類法がある．本研究では，この枠組に基づく多値分類器の構成に対し，分類誤り率に対して性能の良い符号語構成法を検討する．実データによる実験結果では，冗長な判別器を削除して得られるすべての二値判別器の組合せを並べたExhaustive …

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今井 虎太郎, 後藤 亮介, 雲居 玄道, 後藤 正幸 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2020 (0), 1J4GS202-1J4GS202, 2020

<p>近年，Deep Neural Network（以下，DNN）と呼ばれる手法が注目を浴びている．この手法において，学習の初期値は得られる結果の精度に影響を与える．そのため，Pre-trainingにより初期値を求めFine-tuningを行う手法が提案されている．この手法の1つにDeep ECOCがある．これは，多値分類のために，Support Vector …

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伊藤 史世, 張 志穎, 雲居 玄道, 後藤 正幸 人工知能学会全国大会論文集 JSAI2020 (0), 2I6GS204-2I6GS204, 2020

<p>近年，ユーザの購買行動に関するデータは，購買履歴に留まらず，購買アイテムのカテゴリや店舗情報，ユーザの属性など様々な種類の補助情報が取得できる．そのため，これらを統合的に分析し，マーケティング施策へ活かすことへの期待が高まっている．このようなモデルとして，ユーザと購買アイテム，並びに補助情報との関係性をモデル化することでユーザの嗜好を学習するKnowledge Graph …

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蓮本, 恭輔, 雲居, 玄道, 後藤, 正幸 情報処理学会論文誌 60 (7), 1283-1293, 2019-07-15

近年のオンラインビジネスにおいて，楽天市場やメルカリなどのマーケットプレイス型ビジネスやApple Payのような決済サービスなど，消費者と事業者の双方にサービスを提供するビジネスの躍進が目覚ましい．これらはプラットフォームビジネスと呼ばれ，様々な参加者をひきつけ，ビジネスを拡大し，市場を席巻している．プラットフォームビジネスの多くは顧客の新規獲得や利用頻度向上のために，様々なマーケティング施策…

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蓮本, 恭輔, 後藤, 正幸, 雲居, 玄道 第80回全国大会講演論文集 2018 (1), 151-152, 2018-03-13

現代経営において顧客生涯価値(Customer Lifetime Value: CLV)を把握することは、マーケティング施策決定のみならず、企業戦略の策定において重要な意味を持つ。それは顧客生涯価値の大きさが将来の企業の収益を左右するからである。そのため多くの企業では顧客生涯価値の高い優良顧客を囲い込むべく様々な施策を行っている。実務レベルでは購買履歴から優良顧客を判別する手段としてRFM(Re…

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