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J-GLOBAL ID：202202224891951332   整理番号：22A2385312

正則化項付き非負値行列因子分解を用いたPOSデータにおける商品の関連性分析

Product Relevance Analysis from POS Data Using Non Negative Matrix Factorization with Regularization

著者 (5件)： 浜屋聡太 (鳥取大) ,  南野友香 (鳥取大) ,  森山卓 (鳥取大) ,  細江美欧 (鳥取大) ,  桑野将司 (鳥取大)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 21st  号： 第4分冊  ページ： 351-352  発行年： 2022年08月30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)

シソーラス用語： *POSシステム ,  *データ解析 ,  *因数分解 ,  因子分析 ,  行列 ,  多変量解析 ,  正則化 ,  商品 ,  関連性 ,  *非負行列因子分解
準シソーラス用語： *非負値行列因子分解

分類 (2件)： マーケティング  (KA06020W) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (3件)：

• 原田魁成,山口裕通,寒河江雅彦,“スパース非負値行列因子分解を用いたCOVID_19流行期の県間旅行行動の変容分析”, 土木学会論文集D3(土木計画学),Vol. 77,No. 2,pp. 160-173,2021.
• P.O. Hoyer, “Non-negative sparse cording neural networks for signal Processing XII”, Proceedings of IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing, pp. 557-565, 2002.
• O. Kaya, R. Kannan, and G. Ballard, “Partitioning and Communication strategies for Sparse Non-negative Matrix Factorization”, Proceedings of the 47th International Conference on Parallel Processing (ICPP2018), pp. 1-10,2018.

タイトルに関連する用語 (6件)： 正則化 ,  非負値行列因子分解 ,  POSデータ ,  商品 ,  関連性 ,  分析