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J-GLOBAL ID：202402272122121815   整理番号：24A0415694

Self- and Semi-supervised Learningに基づく行動履歴データに対する分析モデルにおける一考察

A Study on Analysis Model for Action History Data Based on Self- and Semi-supervised Learning

著者 (3件)： 竹内瑞生 (早稲田大 大学院創造理工学研究科) ,  阪井優太 (早稲田大 大学院創造理工学研究科) ,  後藤正幸 (早稲田大 創造理工)
資料名： 情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM)  (SITA)
巻： 46th  ページ： ROMBUNNO.2.4.4  発行年： 2023年11月21日 
JST資料番号： L4801B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・ECサイトの新規顧客獲得等の施策に関するマーケティングにおいて,非会員の属性予測の精度を高めるため,行動履歴データの特徴を考慮して改善する手法を提案。
・問題設定を示し,従来手法として,自己教師有り学習と半教師有り学習を行うValue Imputation and Mask Estimation(VIME)を解説。
・VIMEの評価実験に基づき,行動履歴データではスパース性が高いことを考慮して改善する提案手法とその定式化を説明。
・提案手法に対する評価実験を行い,複数のVIMEに異なるパラメータを設定することで,正確で安定性の高い属性予測が可能となることを確認。

シソーラス用語： *電子商取引 ,  *マーケティング ,  消費者行動 ,  解析モデル ,  教師つき学習 ,  *機械学習 ,  行動記録
準シソーラス用語： ユーザ行動 ,  教師あり学習 ,  行動履歴 ,  半教師あり学習 ,  履歴データ

分類 (1件)： マーケティング  (KA06020W)

引用文献 (6件)：

• “電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめました(METI/経済産業省).”経済産業省, https://www.meti.go.jp/press/2022/08/20220812005/20220812005.html.
• 佐藤忠彦,樋口知之.「ビッグデータ時代のマーケティング - ベイジアンモデリングの活用 (KS 理工学専門書)」.講談社,2013.
• 齋藤優太,安井翔太,株式会社ホクソエム.「施策デザインのための機械学習入門 ~データ分析技術のビジネス活用における正しい考え方」.技術評論社,2021.
• Yoon, Jinsung, et al. ”Vime: Extending the success of self-and semi-supervised learning to tabular domain.” Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020): 11033-11043.
• Harper, F. Maxwell, and Joseph A. Konstan. ”The movielens datasets: History and context.”ACM transactions on interactive intelligent systems (tiis) 5.4 (2015): 1-19.

タイトルに関連する用語 (3件)： 行動履歴 ,  分析 ,  モデル