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J-GLOBAL ID：202002271785512102   整理番号：20A0582794

Dirichletプロセス-Gauss混合前の正則化空間市場セグメンテーション法【JST・京大機械翻訳】

A regularized spatial market segmentation method with Dirichlet process-Gaussian mixture prior

著者 (3件)： Chang Won (Department of Mathematical Sciences, University of Cincinnati, Cincinnati, OH, United States of America) ,  Kim Sunghoon (Department of Marketing, W.P. Carey School of Business, Arizona State University, Tempe, AZ, United States of America) ,  Chae Heewon (Department of Management and Entrepreneurship, W.P. Carey School of Business, Arizona State University, Tempe, AZ, United States of America)
資料名： Spatial Statistics  (Spatial Statistics)
巻： 35  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3477A  ISSN： 2211-6753  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間的に参照されたデータは,現代のGPS技術の開発によりますます利用可能になっている。それらはまた,マーケティング科学の分野における空間分析のための豊富な機会を提供する。著者らの主な関心は,米国の首都圏に位置するレストランのための空間セグメンテーション分析を行うための新しい効率的な統計的枠組みを提案することである。空間セグメンテーション問題は,重要な統計的挑戦を行う:市場セグメントの基礎構造の最適数を選択し,複雑で柔軟な空間構造を捕捉し,潜在的クラス解析において典型的な可能性のある小さなサンプルサイズの問題を解決する。既存のアプローチでは,これらの問題を発見的な方法で取り組むか,あるいはそれらに関するサイレントを考慮することを試みこれらの課題を克服するために,著者らは,リッジまたはラッソ正則化を統合するDirichlet過程による正則化空間混合回帰に基づく新しい統計的フレームワークを提案した。著者らのシミュレーション研究は,提案したモデルが基礎となる空間クラスタ化構造をうまく回復し,2つの既存のベンチマークモデルより優れていることを実証した。Yelpからのオンライン顧客満足データを用いた経験的解析において,著者らのモデルは,地域人口統計学とレストランの特性の間の顧客満足度と解釈可能な関係のセグメントレベルの重要な運転者に関する興味ある洞察を提供した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： クラスタ化 ,  レストラン ,  立体構造 ,  マーケティング ,  ベンチマーク ,  シミュレーション ,  *正則化 ,  顧客満足 ,  GPS ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  オンライン ,  Dirichlet過程 ,  首都圏 ,  空間分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Dirichlet過程Gauss混合 ,  市場のセグメンテーション ,  空間混合回帰 ,  Bayes正則化

分類 (1件)： 輸送方法・施設  (TB01070C)

タイトルに関連する用語 (4件)： プロセス ,  正則化 ,  市場 ,  セグメンテーション