非負値テンソル分解による動的な社会・経済行動パターンの抽出  [in Japanese] Extracting Dynamical Patterns in Social and Economic Behaviors Using Non-Negative Tensor Factorization  [in Japanese]

Access this Article

Search this Article

Author(s)

Abstract

近年のデータ収集・保存技術の進展に伴い, 人々の社会・経済行動に関わる膨大なデータが日々蓄積されている。一方で, 種類やサイズが非常に大きいデータを解析するための新たな手法も数多く提案されており, 近年のデータサイエンスの研究基盤となっている。本稿では, データ解析手法として頻繁に用いられる非負値テンソル分解(non-negative tensor factorization) の概要を解説する。また, 現実の社会ネットワークデータを用いて, 非負値テンソル分解によるパターン検出の実用例を示す。

Journal

  • 国民経済雑誌 = Journal of economics & business administration

    国民経済雑誌 = Journal of economics & business administration 218(4), 31-40, 2018-10

    神戸大学経済経営学会

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    120006734924
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN00090962
  • Text Lang
    JPN
  • Article Type
    departmental bulletin paper
  • Journal Type
    大学紀要
  • ISSN
    0387-3129
  • NDL Article ID
    029340195
  • NDL Call No.
    Z3-260
  • Data Source
    NDL  IR 
Page Top