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J-GLOBAL ID：201902244926981852   整理番号：19A0347384

グラフ研磨を利用した顧客クラスタリングによる多様性を考慮した特徴抽出

著者 (4件)： 中原孝信 (専修大) ,  丸橋弘明 (関西学院大) ,  羽室行信 (関西学院大) ,  宇野毅明 (国立情報学研)
資料名： オペレーションズ・リサーチ
巻： 64  号： 2  ページ： 102-109  発行年： 2019年02月01日 
JST資料番号： F0251A  ISSN： 0030-3674  CODEN： OPREA  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： ・顕在パターンは,データマイニング分野で提案された,相関ルールに基づく手法の1つ。
・顕在パターンは目的変数として正例・負例を定義し,正負の集合に各々特徴的なルールを抽出する方法。
・本研究では,ターゲット商品の購入・非購入を目的変数としてモデルを構築せず,商品を購入した正例のサンプルのみを対象にクラスタリングし,同一セグメンテーションごとにモデルを構築。
・得られた各クラスタの中で,顧客の購買パターンと人口統計的属性を説明変数としたロジスティック回帰モデルを構築。
・美容室の利用履歴データに対して本手法を適用。
・本手法により正例集合の特徴を反映するノイズの少ないクラスタを構築し,意味解釈が可能なより明確な特徴を把握。
・またグラフのクラスタリングにおいて類似度グラフにグラフ研磨手法を適用することで,顧客の購買行動が類似する密なグラフ構造を提供。

シソーラス用語： セグメンテーション ,  *クラスタ化 ,  *特徴抽出 ,  *データマイニング ,  *相関ルール ,  変数 ,  回帰分析 ,  維持管理 ,  サービス業 ,  度 ,  目的変数 ,  顧客セグメンテーション ,  顧客維持 ,  *改変
準シソーラス用語： *アソシエーション・ルール発見 ,  *クラスタリング ,  ロジスティック回帰 ,  顧客域分割 ,  顧客保持 ,  美容業 ,  類似度

分類 (2件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (7件)：

• G. Dong, X. Zhang, L. Wong and J. Li, “CAEP: Classification by aggregating emerging patterns,” Discovery Science, S. Arikawa, K. Furukawa (eds.), Springer, pp. 30-42, 1999.
• T. Uno, H. Maegawa, T. Nakahara, Y. Hamuro, R. Yoshinaka and M. Tatsuta, “Micro-clustering by data polishing,” In Proeedings of 2017 IEEE International Conference on Big Data, pp. 1012-1018, 2017, DOI: 10.1109/BigData.2017.8258024.
• 羽室行信,中西正雄,山本昭二,“統合化顕在パターン判別モデルによるWeb アクセスログデータの分析,”オペレーションズ・リサーチ:経営の科学,53(2), pp. 75-84, 2008.
• 中原孝信,羽室行信,宇野毅明,“グラフ研磨手法を用いた顧客の店舗選択モデルの構築,”オペレーションズ・リサーチ:経営の科学,60(2), pp. 89-95, 2015.
• N. Lavrač, B. Cestnik, D. Gamberger and P. A. Flach, “Decision support through subgroup discovery: Three case studies and the lessons learned,” Machine Learning Special Issue on Data Mining Lessons Learned, 57, pp. 115-143, 2004.

タイトルに関連する用語 (6件)： グラフ ,  研磨 ,  顧客 ,  クラスタリング ,  多様性 ,  特徴抽出