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J-GLOBAL ID：201802243064355244   Reference number：18A1415875

Users’ Feature extraction model from their online behavior composed of sparse vectors for the use of internet advertising.

インターネット広告におけるスパースなユーザー行動ベクトルからのユーザー特徴抽出モデル

Author (3)： KAWAMOTO SATOSHI (アイモバイル 技術本部) ,  KAWAMOTO SATOSHI (放送大 大学院文化科学研究科) ,  AKIMITSU TOSHIO (アイモバイル 技術本部)
Material： 人工知能学会全国大会論文集(CD-ROM)  (人工知能学会全国大会(CD-ROM))
Volume： 31st  Page： ROMBUNNO.1L1-1  Publication year： 2017 
JST Material Number： X0580B  ISSN： 1347-9881  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *advertising ,  *internet ,  user ,  *work analysis ,  *feature extraction ,  data ,  computer application ,  advertising effectiveness ,  speedup ,  algorithm ,  Web(information system) ,  *machine learning ,  learning model ,  evaluation test
Semi thesaurus term： *internet advertising ,  autoencoder ,  High dimensional data

JST classification (4)： Marketing research,advertisement  (KA06030H) ,  Other information processing  (JE15050M) ,  Work study  (KB03040A) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (6)： インターネット広告 ,  ユーザー行動 ,  ベクトル ,  ユーザー ,  特徴抽出 ,  モデル