Development of probabilistic transition models using self-organizing of a large-scale histrical data on space-time dimension

利用时空维度上的大规模历史数据的自组织开发概率转换模型

• 批准号: 23500344
• 负责人: SEKI Yoichi
• 金额: $ 3.33万
• 依托单位: Gunma University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23500344/
• 关键词: データマイニング; 自己組織化; SOM; 多項ロジットモデル; 医療保険サービス; ID付POS; 移動履歴; 共起行列; ＳＯＭ; 購買履歴データ; 統計数学

When we analyze a large-scale historical data on space-time dimension, there is the difficulty with the variety of the history. In this study, we proposed methodologies to develop probabilistic models of the transitions in histories, using their topological structure and the structure of the subsequence of history. We develop flexible self-organization map (FSOM), which is a SOM whose map range is automatically adjusted by the topological structure of history. Transitions in histories are grasped by the structure derived from the FSOM and so on. We verified our methodologies with the real world data, for example, service use history in merchandising or the finance business, health care service histories such as the receipt, and movement histories in city space.

在时空维度上分析大规模的历史资料时，历史的多样性是一个难点。在这项研究中，我们提出的方法来开发历史中的过渡的概率模型，使用它们的拓扑结构和结构的子序列的历史。提出了柔性自组织映射（FSOM），它是一种根据历史的拓扑结构自动调整映射范围的自组织映射。通过从FSOM等导出的结构把握历史中的变迁，我们用商业或金融业务中的服务使用历史、收据等医疗服务历史、城市空间中的移动历史等真实的世界数据验证了我们的方法。

项目成果

地域医療データバンクレセプトデータを活用した病院選択行動のロジット分析

利用区域医疗数据库收据数据对医院选择行为进行Logit分析

• 发表时间: 2014
• 期刊: 医療情報学
• 作者: 仁藤慎也;藍原雅一;関 庸一
• 通讯作者: 関 庸一

Analysis for Activation of Old Shopping Streetsbased on the Surveys of Citizens and Storekeepers

老商业街活化分析——基于市民和店主的调查

• 发表时间: 2014
• 期刊: International Journal of Marketing Studies
• 作者: Gao Wa;Yoichi Seki;Kenji Amagai;Takayuki Takarada
• 通讯作者: Takayuki Takarada

Ensemble anomaly detection from multi-resolution trajectory features

• DOI: 10.1007/s10618-013-0334-x
• 发表时间: 2013
• 期刊: Data Mining and Knowledge Discovery
• 影响因子: 4.8
• 作者: S. Ando;Theerasak Thanomphongphan;Y. Seki;Einoshin Suzuki

地理的加重一般化モデルを用いた疾病地図の推定

使用地理加权广义模型估计疾病图

• 发表时间: 2012
• 作者: 小林貴子;藍原雅一;関庸一
• 通讯作者: 関庸一

Analysis for Activation of Old Shopping Streets based on the Surveys of Citizens and Storekeepers

基于市民和店主调查的老商业街活化分析

• 发表时间: 2014
• 期刊: International Journal of Marketing Studies
• 作者: Gao Wa;Yoichi Seki;Kenji Amagai;Takayuki Takarada
• 通讯作者: Takayuki Takarada