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J-GLOBAL ID：202002245738393706   整理番号：20A0910978

ウェーブレット変換を用いたスマートフォンアプリケーション活性化のための時系列上の畳込みニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Networks on Time Series for Smartphone Application Activations Using Wavelet Transform

著者 (3件)： Furuya Tomohiro (University of Tsukuba) ,  Kondo Hiromi (Toyota Motor Cooperation) ,  Kondo Fumiyo N. (University of Tsukuba)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IIAI-AAI  ページ： 521-527  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： 本研究はスマートフォン応用活性化(SAA)分析の時系列に焦点を当てた。入力はスマートフォンからの個人の単一ソースパネルから自動的に収集された時系列の3つのカテゴリーの大きいデータである。消費者活性化出力のタイプを事前分類した。本研究では,個々のWebサイトアクセス活動のカテゴリーを同定するための効果的な特徴を抽出した。これは,ディジタルマーケティングの時代における重要ではあるが挑戦的な課題である。多くの既存の研究は,従来の単純な統計解析,時系列解析,または,Webサイトアクセス活動の複数のカテゴリを正確に分類するための特徴を同定できない浅いニューラルネットワークに依存している。本研究は,深部畳込みニューラルネットワーク(CNN)とBayes最適化を用いることにより,SAA問題に対する生入力からの自動特徴学習モデルを提案した。データは,ディジタルマーケティングにおける可能な応用のためにウェーブレット変換によって2つのレベルで非変換または変換される。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： 最適化 ,  学習モデル ,  時系列分析 ,  消費者 ,  マーケティング ,  *ニューラルネットワーク ,  ディジタル方式 ,  *ウェーブレット変換 ,  *スマートフォン ,  *スマートフォンアプリ ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  改変

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ウェーブレット変換 ,  スマートフォンアプリケーション ,  活性化 ,  時系列 ,  畳込みニューラルネットワーク