A study on an embedding model for constructing organic marketing system

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今年度は有機的マーケティングシステムを実現するためのいくつかの埋め込みモデルについて研究を行い、その成果を発表した。具体的には、2群間の違いを明確に表すための2値型代表点を用いた埋め込みモデル、予測精度と解釈性を両立した埋め込みモデルであるGA2Mに対して、複雑なモデル構造を仮定した潜在構造を考慮したGA2M、そして、複雑なモデル構造を仮定したXG-Boostに基づく埋め込みモデルを提案し、その妥当性の検討、および実データでの分析例を蓄積した。まず、2群間での違いを明確に表すための2値型代表点を、元となる２値型代表点から発展させ、その近似アルゴリズムを提案した。また、そのアルゴリズムの数学的性質を示し、アルゴリズムの精度の下限を示した。これにより、計算効率がよく、精度の下限も保証された分析手法を実現した。次に、潜在クラスを考慮したGA2Mモデルでは、潜在構造をGA2Mのモデルの中に仮定し定式化した上で、パラメータの推定アルゴリズムを導出した。さらに、潜在構造を考慮したXGーBoostでは、まず潜在構造を仮定したXG-Boostモデルを定式化した上で統計学の分野で研究されてきたクラスタワイズ法に基づくアルゴリズムを提案した。また、その際にか適合を抑えるためにアルゴリズムの中にサブクラスの概念を導入し、修正した。これらの成果を発表し、次年度の実際のマーケティングの場での適用の準備を行った。