ネットワーク構造変化検出と広告効果測定への応用(機械学習とその応用)
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概要
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本研究では,多変量時系列データからのネットワーク構造変化検出とマーケティングの広告効果測定への応用について扱う.ネットワーク構造変化検出とは,変数同士が互いに関係を持つ時系列データが与えられ,さらに時間発展するにつれて新たに関係が生起・消滅するような場合に,各時刻での変数間の関係とその変化を明らかにする問題である.本研究ではデータの確率構造としてベイジアンネットワークを導入し,動的モデル選択を行うことでモデルの構造変化を追跡する.その際にヒューリスティクスを導入することでモデルの探索空間を削減し,効率的な探索を行う.また,人工データによる性能評価を行うことで提案手法の有効性を示し,提案手法をマーケティングデータに適用した結果をもとに,広告効果測定に応用するための枠組みを示す.
- 2011-06-13
著者
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山西 健司
NECインターネットシステム研究所
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山西 健司
東京大学情報理工学系研究科
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山西 健司
東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻
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山西 健司
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
早矢仕 裕
東京大学大学院情報理工学系研究科
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早矢仕 裕
東京大学大学院 情報理工学系研究科
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山西 健司
東京大学大学院 情報理工学系研究科
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