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J-GLOBAL ID：202002217627496023   整理番号：20A0437839

機械学習による顧客行動からのリスク態度の分類【JST・京大機械翻訳】

Classification of Risk Attitudes from Customer Behavior with Machine Learning

著者 (2件)： Sriparkdee Teeranai (Chulalongkorn University,Department of Computer Engineering,Bangkok,Thailand) ,  Chongstitvatana Prabhas (Chulalongkorn University,Department of Computer Engineering,Bangkok,Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSEC  ページ： 117-122  発行年： 2019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： 市場におけるあらゆる製品とサービスは,消費者の意思決定に影響を及ぼす特性を持っている。リスクは金融製品の特徴的な特性であり,金融製品とサービス設計において重要な要因としてリスクを使用しなければならない。一方,消費者は,リスク回避,リスク中立およびリスク探索の3つのカテゴリーで区別できるリスクに対して異なる態度を持っている。したがって,目標市場である消費者のリスク態度を知ることは,サービスと製品,キャンペーン,およびそれらに提供されるべき促進を設計するようなマーケティング戦略を定義するための重要な鍵である。顧客の歴史的データを用いて,機械学習は各消費者のリスク態度を分類するために使用できる。本論文では,3つの機械学習法を比較し,消費者のリスク態度をそれらの挙動から分類し,重要な特徴を同定した。実験の結果は,再サンプリング法ADASYNを用いたときのアンサンブル法,XGBoostが最良の精度を示すことを示した。Copyright 2020 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： 消費者 ,  *機械学習 ,  市場戦略 ,  意思決定 ,  金融
準シソーラス用語： アンサンブル法 ,  リサンプリング ,  リスク回避 ,  サービス設計 , 【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)： 機械学習 ,  顧客 ,  行動 ,  リスク ,  態度 ,  分類