マーケティングデータに対する非対称ソフトクラスタリングの適用

将非对称软聚类应用于营销数据

• 批准号: 21K01744
• 负责人: 横山 暁
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Aoyama Gakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K01744/
• 关键词: 非対称データ; クラスタリング; マーケティングデータ; マーケティング・サイエンス

研究2年目である2022年度は，前年度から引き続いて非対称重複クラスター分析法のアルゴリズムの開発に取り組むとともに，関連する非対称クラスター分析法や重複クラスター分析法の実データへの適用に関する研究も並行して実施した．アルゴリズムの開発においては，アルゴリズムの検討を行うにあたり，文献・論文の収集および学会大会等における研究発表の聴講を行った．その中で，非対称データを分析できる重複クラスター分析法における結果の表現方法に関して当初の予定から変更する必要性があることが判明し，モデルのアルゴリズムの見直しを行った．具体的には，これまでは既存研究を参考に，非対称データを対称な成分と歪対称な成分に分け，対称成分は従来通りの重複クラスター分析法のアルゴリズムで分析し，歪対称な成分を新たなアルゴリズムで分析することを計画していたが，既存の非重複な非対称クラスター分析法のアルゴリズムを用いたほうが結果の表現がしやすいと考えられ，両者の特徴を考慮してモデル・アルゴリズムを開発することとした．また，関連研究として，非対称クラスター分析法や重複クラスター分析法の実データへの適用に関して，特に既存の非対称クラスター分析法を実データに適用する応用研究も実施した．本年度は特に携帯・スマートフォンから取られるGPSログデータに関して，エリアの移動回数を非対称類似度データとみなして分析を行った．この結果をまとめたものを学術誌に投稿し現在査読審査中となっている．

The two-year study was conducted in the year 2022, and in the previous year, there was an introduction to the analysis of non-weighting samples in the previous year. In the previous year, there was an introduction to the non-weighing analysis method, which was used in the previous year, and in the previous year, which was conducted in the previous year. In this paper, the literature is collected, and the research tables such as the General meeting of the Society are published. In the middle of the study, the results of the analysis method show that the results of the analysis method show that it is necessary to determine the necessity of the analysis. The contents of the existing research are referred to as references to the existing studies, and the components are distorted by the reference to the existing studies, the components are called the components, the components are analyzed, and the components are analyzed. The results show that there is no significant difference between the two groups, and the results show that the results show that there is a significant difference between the two methods. The existing non-nominal statistical analysis method has been used in the study of the use of information technology. This year, we have selected the number of GPS applications in the current year. This year, the number of responses is not nominal and similar. The results show that the contribution to the journal is now available in the database.