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J-GLOBAL ID：201902264088373370   整理番号：19A0990137

教師付き学習モデルを用いたモバイルキャリア選択行動分析【JST・京大機械翻訳】

Mobile-Carrier Choice Behavior Analysis Using Supervised Learning Models

著者 (4件)： Inoue Akiya ,  Satoh Ayako ,  Kitahara Kenichi ,  Iwashita Motoi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： IIAI-AAI  ページ： 829-834  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： 日本における携帯電話市場は,主に3つのMajorモバイルキャリア(3MMC)により共有されているにもかかわらず,日本における移動仮想ネットワーク運用者(MVNO)顧客の数は増加している。本研究の目的は,現在の携帯電話市場を考慮して,3MMC対MVNOの選好を理解することである。本論文では,3MMC顧客とMVNO顧客間の違いを様々な観点から分析した。本論文は,2017年1月に実施したオリジナルの市場調査データに基づく結果を提示した。2つのセグメント:3MMC顧客とMVNO顧客に顧客を分類した。さらに,これらの顧客セグメントを,安定顧客と不安定顧客の2つのセグメントに分類した。モバイルキャリアの意思決定因子と満足度レベルの観点から4つの顧客セグメントの特性を示した。顧客セグメントの微分記述を生成するための新しい教師つき学習モデルを提案した。推定モデルを用いて4つの顧客セグメント間の差を示した。Copyright 2019 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： 市場調査 ,  *携帯電話 ,  教師つき学習 ,  微分
準シソーラス用語： 推定モデル ,  決定因子 ,  仮想モバイル通信事業者 ,  仮想ネットワーク ,  Major ,  行動分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 市場調査,広告  (KA06030H) ,  計算機網  (JC03000K) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  人間機械系  (IB03000G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師付き学習 ,  モデル ,  モバイル ,  キャリア選択 ,  行動分析