データベース・マーケティングのためのニューラルネットワーク学習方式の検討
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概要
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広告や流通などの分野では、効果的な商品企画や販売促進のために、顧客DBを利用する需要予測などのDBマーケティングが注目され、その一つのモデル化手法として階層型ニューラルネットワークが利用されている.ニューラルネットワークは、何らかの因果関係は認められるが、その構造が複雑でとらえにくいような対象に対して、その因果データから構造をモデル化できるという特徴がある。一方では、過学習により単調増加性などの専門家の先見的知識が反映されにくいという問題や、特に少量データしか利用できない場合には、ノイズやデータのバラツキに左右されやすいという問題があった。我々は、ニューラルネットワークの学習時に各ノードのウェイトの有効範囲に制限を設けることにより、単調増加性などの専門家の先見的知識をモデルに反映させる方式を提案した。本稿では広告業における広告効果予測モデルを例に挙げ、本方式の妥当性を検証する。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
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