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J-GLOBAL ID：201002203812255895   整理番号：10A1144652

「ベイジアンネットワークの最先端」大規模データに基づく日常生活のモデリングと社会応用

著者 (1件)： 本村陽一 (産業技術総合研 サービス工学研究セ)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 25  号： 6  ページ： 834-840  発行年： 2010年11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： 日常生活の中で見られる多様な現象は複数変数間の関係のモデル化によって表現できるので,ベイジアンネットワークを用いることで予測や制御の実行が可能になる。本論文では,大規模データから再利用可能な計算モデルを構築し,それを用いた確率推論によって情報サービスを実現する研究事例を解説した。まず,映画を選ぶ際の状況までを含んだアンケートデータを収集してベイジアンネットワークを構築し,状況とユーザの嗜好性に応じて映画を推薦する携帯電話サービスについて述べた。本サービスは延べ7000件の推薦を実行し,推薦履歴からモデルの再学習を行うことで推薦精度を向上させ,同じモデルを映画のDVD販売施策支援に再利用した。また,著者らは以前に環境に埋め込んだセンサネットワークによって行動を自動的に観測し,それを統計的学習することでベイジアンネットワークモデルを構築して日常生活行動を推定した。実際にモデル化した確率的な構造を事前分布とするベイズ推定を行い,ナイーブベイズのみの最尤推定で50%未満であった識別率を60~80%に向上できた。そうした人間行動モデリングとその社会応用は工学的なアクションリサーチといえ,知識循環型のサービスを永続的に続ける重要性を論じた。

シソーラス用語： ネットワーク ,  *Bayes推定 ,  確率モデル ,  *ネットワーク法 ,  大規模系 ,  日常生活動作 ,  計算モデル ,  人工知能推論 ,  映画 ,  アンケート ,  *情報システム ,  精度 ,  *機械学習 ,  *センサネットワーク ,  携帯電話
準シソーラス用語： *Bayesネットワーク ,  *推薦システム

分類 (4件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ネットワーク法  (KA03040X) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (19件)：

• BALDI, P. Modeling the Internet and the Web-Probabilistic Methods and Algorithms. 2007
• BREESE, J. S. Empirical analysis of predictive algorithms for collaborative filtering. Uncertainty in Artificial Intelligence. 1998, 98, 43-52
• ISHIGAKI, T. Category mining by heterogeneous deta fusion using PdLSI model in a retail service. Proc. Int. Conf. on Data Mining (ICDM2010). 2010
• 石川詔三. 日常生活行動における確率的因果構造モデルの構築と行動推定. 人工知能学会全国大会, 2008. 2008
• JASANOFF, S. The Fifth Branch. 1990

タイトルに関連する用語 (7件)： ベイジアンネットワーク ,  最先端 ,  大規模データ ,  日常生活 ,  モデリング ,  社会 ,  応用