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J-GLOBAL ID：202002291201501732   整理番号：20A2181756

機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間の適正化モデルと実証的効果検証

A Decision Model and Empirical Effect Verification of Sales Period on List Price for Second-hand Fashion Items Based on Machine Learning Approach

著者 (4件)： 桑田和 (早稲田大) ,  三川健太 (湘南工科大) ,  後藤正幸 (早稲田大) ,  佐々木北都 (ZOZO)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 19th  号： 第2分冊  ページ： 187-188  発行年： 2020年08月18日 
JST資料番号： L4664A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・中古ファッションアイテムの販売に当たって,適切な価格保持期間を決定する手法の実運用における有効性の検証実験結果を報告。
・新規出品アイテムに提案手法を適用し,実証実験を通じて有効性を評価。
・提案手法は,ブランドクラスごとに販売日数の確率分布を推定するモデルを構築し,出品月を変化させながら推定を繰り返すことで出品期間を決定。

シソーラス用語： *製品 ,  再利用 ,  ファッション ,  評価 ,  *価格 ,  販売 ,  点検 ,  有効性 ,  ブランド ,  *確率分布 ,  販売経路
準シソーラス用語： 価格評価 ,  妥当性検証 ,  *中古品 ,  *販売価格

分類 (1件)： マーケティング  (KA06020W)

引用文献 (2件)：

• 桑田和,金澤真平,三川健太,後藤正幸,佐々木北都, “機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間の適正化モデルの提案,” 人工知能学会全国大会予稿集,1M3-GS-13-03, 2020.
• Duan, T., Avati, A., Ding, D. Y., Basu, S., Ng, A. Y., Schuler, A., “NGBoost: Natural Gradient Boosting for Probabilistic Prediction,” https://arxiv.org/abs/1910.03225, 2019.

タイトルに関連する用語 (7件)： 機械学習 ,  ファッション ,  価格 ,  適正化 ,  モデル ,  実証 ,  検証