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J-GLOBAL ID：201802212821638190   整理番号：18A0002752

マーケティング研究におけるトピックモデルの適用に関する一考察

著者 (1件)： 佐藤圭 (大阪市大 大学院経営学研究科 先端研究教セ)
資料名： 経営研究  (大阪公立大学経営学会経営研究)
巻： 68  号： 3  ページ： 125-148  発行年： 2017年11月30日 
JST資料番号： G0358A  ISSN： 0451-5986  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ウェブデータや購買履歴データなど大規模データの利活用に関心が高まっているが,ソーシャルメディアやレビューデータは通常文書データとして存在し,変数が未定義の非構造化データである。トピックモデルは文書をトピックの混合として捉える確率的生成モデルであり,本稿はその中で最も基礎的な潜在的ディリクレ配分法(LDA)を説明する。次にマーケティング分野で同モデルを応用した研究論文をレビューし,その研究課題を整理・分類した。それら研究課題を,1)製品ポジショニングに関するもの,2)顧客セグメンテーションに関するもの,3)その他の応用研究に分類し,考察した。1については,ユーザ生成コンテンツの利用が可能になり,消費者視点での製品・サービスの評価基準により,企業と製品の位置づけが可能になる。2は,購買履歴データに基づき,消費者ごとの購買行動の把握と将来の購買製品の予測が可能になる。3は,既存の分析手法とトピックモデルを組合わせた分析法の設計が可能になる等,トピックモデルの有用性が示された。

シソーラス用語： *確率モデル ,  推定 ,  分類 ,  モデル ,  *マーケティング ,  文献展望 ,  *利用 ,  データ ,  セグメンテーション ,  経歴
準シソーラス用語： *トピックモデル ,  *ビッグデータ利活用 ,  顧客セグメンテーション ,  購買履歴 ,  生成モデル ,  潜在的ディリクレ配分法 ,  非構造化データ ,  文献レビュー

分類 (2件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： マーケティング ,  研究 ,  トピックモデル