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消費行動データからの潜在的消費需要予測によるサービス最適化

通过消费行为数据预测潜在消费需求，优化服务

基本信息

批准号：
22K12273
负责人：
武藤敦子
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Nagoya Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2026-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究は、POSデータ等の飲食店舗内で取得可能なデータを利用し、非負値多重行列因子分解や決定木学習などのデータマイニング手法を応用し包括的に分析することで消費者の潜在的消費ニーズを捉え、変動の多いwithコロナ時代においても安定して店舗と顧客双方の満足度を向上させるシステムを構築することを目的としている。研究実施計画で挙げた3つの研究課題毎に実績を報告する。【研究課題①サービスの品質・価値の見える化】　POSデータから得られるサービスの品質・価値について議論を行い、サービス提供時間、店内滞在時間などの分析の可能性を発見した。次年度以降の研究課題としたい。【研究課題②包括的消費パターン抽出・分類による潜在消費需要予測】対象とする全店舗のPOSデータを用いて非負値行列因子分解によって注文傾向を算出し店舗のクラスタリングを行う手法を開発した。研究成果については、研究会にて1件発表を行った。【研究課題③顧客の消費行動予測による店舗運営最適化】POSデータを用いて飲食店における追加オーダーの商品推薦システムを構築した。従来の協調フィルタリングには欠けていた注文時間を考慮した商品推薦手法を提案し、実際のデータを用いて有効性を確認した。研究成果については、次年度の人工知能学会全国大会へ投稿した。

In this study, there are multiple lines that can be obtained and used in restaurants such as POS restaurants and have non-negative values. column factorization methodでConsumer's potential consumption is stable The store and the customer are both happy and satisfied with the purpose of building the store. The research projects are planned and implemented, and the results of each research project are reported. [Research topic ①サービスのquality・価値の见える化] POSデータから得られるサービスのquality・価値について Discussion を行い、サービス provide time, in-store stay time などのanalyze the possibility を発见した. This will be the research topic from the following year onwards. [Extraction and classification of consumption data included in research topic ② and prediction of potential consumption needs] 対肖とするALL POS データをUsing いてnon-negative value row and column factorizationによってnote tendencyをcalculate the shopのクラスタリングを行うtechniqueを开発した. The results of the research are published, and the research meeting is published in 1 form. 【Research Topic ③ Optimization of Store Operations by Forecasting Customer's Consumption Behavior】POS データを uses いて restaurant における to add オーダーの product recommendation システムを construction した.従来のcoordination フィルタリングには owed けていたnote time をconsider したproduct recommendation technique をproposal し、実记のデータを用いてeffectiveness をconfirm した. The research results will be submitted to the National Conference of the Artificial Intelligence Society in the following year.