逐次的なネットワーク構造変化検出手法と広告効果測定への応用(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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非定常な多変量時系列データから,変数間の依存関係(ネットワーク構造)の変化を検出する問題を扱う.本稿では,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.従来は,データ列が一括で与えられた時にネットワーク構造の変化系列を推定する問題が論じられてきたが,本稿では,データが逐次的に与えられた時にネットワーク構造の変化をリアルタイムで検出するための効率的アルゴリズムを提案する.提案手法では,各時刻において一定区間データの先読みを行うことにより逐次的な変化検出を行い,さらに過去に推定されたモデルに応じて探索空間を制限することで,より効率的な変化検出を行う.また,人工データによる既存手法との比較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,広告効果測定への応用について述べる.
- 2011-11-02
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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