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機械学習を応用した顧客エンゲージメント行動分析のためのマーケティングモデルの開発

機械学習を応用した顧客エンゲージメント行動分析のためのマーケティングモデルの開発
应用机器学习开发用于客户参与行为分析的营销模型
批准号:
22KJ0336
负责人:
五十嵐 未来
金额:
$1.33万
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份:
2023
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2023-03-08 至 2024-03-31

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项目成果

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本研究では、ソーシャルメディアでのコンテンツ生成やeコマースサイトでのカスタマーレビュー投稿といった、顧客エンゲージメント行動と呼ばれる消費者行動の駆動要因および周囲へ与える影響を解明するためのモデル開発を行っている。まず、社会ネットワーク上の他者からの影響を考慮したコンテンツ生成行動については、トピックモデルと呼ばれる非構造データモデリングの手法を応用したモデルを提案し、シミュレーション実験および実データ解析によって提案モデルの性能を実証するとともに、学術論文にその成果をまとめた。共著者との議論の中で本研究の立ち位置について若干の修正があり、追加の文献調査や原稿修正があったものの、原稿は概ね完成し、現在は投稿前の最終チェックの段階であるため、来年度には国際学術誌への投稿を行い、レビュワーとのやり取りを通して出版を目指す。カスタマーレビュー投稿モデルについては、機械学習分野で発展している単語分散表現モデルを応用したレビューテキスト解析モデルを提案し、実データを用いた分析を進めた。その中で、大規模データに応用した際の推定法に関するスケーラビリティの課題が見つかったため、本年度は主にその課題を解決するための文献調査や新手法のシミュレーション実験に時間を費やした。その結果としては、まだ実用に足る手法を開発するには至っておらず、今後も引き続いて推定法の研究を行う必要がある。推定法の課題を解決することで、日々大量のレビューテキストデータが蓄積され続けていながらも十分な分析手法が確立していない現状に貢献する価値のある研究となることが予想される。
期刊论文(0)
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会议论文
A Dynamic Topic Model For Finding Influential Users On Social Media
用于在社交媒体上寻找有影响力的用户的动态主题模型
DOI: --
发表时间: 2021
期刊:
影响因子: --
作者: [Mirai Igarahshi, Kunpeng Zhang, P. K. Kannan, Nobuhiko Terui]
通讯作者: Nobuhiko Terui
DOI: --
发表时间: 2021
期刊:
影响因子: --
作者: [五十嵐未来, 照井伸彦, Kunpeng Zhang, P. K. Kannan]
通讯作者: P. K. Kannan
DOI: --
发表时间: 2021
期刊:
影响因子: --
作者: [五十嵐未来, Kunpeng Zhang, P. K. Kannan, 照井伸彦]
通讯作者: 照井伸彦
Identifying Influential Users by Topic in User-Generated Image Content
按用户生成的图像内容中的主题识别有影响力的用户
DOI: --
发表时间: 2022
期刊:
影响因子: --
作者: [Mirai Igarashi, Kunpeng Zhang, P. K. Kannan, Nobuhiko Terui]
通讯作者: Nobuhiko Terui
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    Model for Online Consumer Behavior Considering Consumer Interaction
    • 批准号:
      22K13492
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
    • 资助金额:
      $2.91万
    • 财政年份:
      2022
    • 负责人:
      五十嵐 未来
    • 依托单位:
    深層学習によるソーシャルメディア情報を組み込んだマーケティングモデルの開発
    • 批准号:
      18J20698
    • 项目类别:
      Grant-in-Aid for JSPS Fellows
    • 资助金额:
      $1.79万
    • 财政年份:
      2018
    • 负责人:
      五十嵐 未来
    • 依托单位:
    海外基金