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J-GLOBAL ID：201802289063644573   整理番号：18A1773342

政府サービスにおける機械学習の応用に関する研究:消費者保護サービスを例として【JST・京大機械翻訳】

Study on the Application of Machine Learning in Government Service: Take Consumer Protection Service as an Example

著者 (3件)： Chen Yao (Management School Shanghai University of International Business and Economics, Shanghai, China) ,  Wang Jinfei (Management School Shanghai University of International Business and Economics, Shanghai, China) ,  Cai Zhengyu (Data Engineer Shanghai Shujue technology L.T.D, Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICSSSM  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 消費者の訴えを受けることは,政府サービスにおける最も重要な仕事の1つである。異なる産業に対する苦情の分類は,サービスフローチャートにおけるボトルネックであり,サービス効率に影響を及ぼし,それはまた,苦情後のデータ情報の低い利用に導く。本論文は,政府部門が消費者の訴えを受けて分類することの困難な問題を解決するために機械学習技術を使用した。本論文では,プロセスにおける手動分類を置き換えるために,Naive BayesアルゴリズムとSVMアルゴリズムを導入した。さらに,本論文では,テキスト解析技術とLDAトピックモデルを用いて,産業問題をクラスタ化した。可視化結果は,政府部門が視覚的に消費者環境における変化を監視するのを助け,産業におけるホットな問題を迅速かつ正確に捉えることができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  視覚 ,  *消費者 ,  流れ図 ,  可視化 ,  クラスタ化 ,  *消費者保護 ,  *機械学習
準シソーラス用語： トピックモデル ,  テキスト解析 ,  Naive Bayes ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 政府 ,  サービス ,  機械学習 ,  応用 ,  研究 ,  消費者保護