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J-GLOBAL ID：201102280081492894   整理番号：11A0605606

現場が主導するサービスサイエンス データマイニングツール,MUSASHIを基盤としたサービスサイエンスへの取組み

著者 (3件)： 市川昊平 (大阪大) ,  中原孝信 (関西大 商) ,  矢田勝俊 (関西大 商)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 26  号： 2  ページ： 117-125  発行年： 2011年03月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 0912-8085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： サービスサイエンスにはデータマイニングに基づく知識発見の理論など科学的なアプローチに加え,サービス現場に対する深い理解が必要である。本論文では,データマイニングツールMUSASHIを用いたデータ分析の事例研究として,1)百貨店の顧客購買履歴データを用いた継続顧客と休止顧客の購買行動分析,2)クレジットカード会社の購買履歴データを用いたリボ払いを併用する顧客の特徴分析について述べた。それらによれば学術主導によるサービスサイエンスでは実践に結びつくことが難しい。次に,研究者と実務関係者が共同で実施したスーパーマーケットのPOS(Point of Sale)データ分析事例を示し,i)互いの理解と協業による行動可能な知識発見,ii)情報技術の研究者,卸売企業,メーカ,小売店の間での継続的な信頼関係の醸成によって成功したことを論じた。すなわち,知識発見の理論と実践の距離を縮める必要があり,データマイニングをサービスとして提供するサービスコンピューティングに向けた取組みとして,a)GUI(Graphical User Interface)を備えたWindows版MUSASHI,b)ASP(Application Service Provider)指向の分散型MUSASHI,c)クラウド展開版MUSASHIを紹介した。

シソーラス用語： 科学 ,  サービス ,  *データマイニング ,  データ解析 ,  *購買行動 ,  経歴 ,  事例研究 ,  行動科学 ,  クレジットカード ,  キャラクタリゼーション ,  スーパーマーケット ,  *POSシステム ,  知識発見 ,  情報技術 ,  計算機利用 ,  サービス科学
準シソーラス用語： POS ,  サービスコンピューティング ,  サービスサイエンス ,  行動分析 ,  履歴

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  市場調査,広告  (KA06030H) ,  事務・経営情報処理  (JE15020F)

引用文献 (13件)：

• BORTHAKUR, D. The Hadoop distributed file system : Architecture and design. 2007
• BUYYA, R. Cloud computing and emerging IT platforms : Vision, hype, and reality for delivering computing as the 5th utility. Future Generation Computer Systems. 2009, 25, 6, 599-616
• 米国競争力協議会. Innovate America 2004. http://www.publicforuminstitute.org/nde/sources/NII_Final_Report.pdf
• DEAN, J. Simplified data processing on large clusters. Commun. ACM. 2008, 51, 1, 107-113
• GANCARZ, M. The UNIX Philosophy. 1994

タイトルに関連する用語 (4件)： 現場 ,  サービス ,  サイエンス ,  基盤