[2O1] データマイニング-データマイニング応用(4)

[2O1-02] 群知能メカニズムを用いた時系列階層型パタン抽出法によるマーケティングデータ分析

〇坪井 一晃¹、須賀 聖¹、金光 博明²、坂本 圭司³、栗原 聡¹ (1. 電気通信大学、2. 株式会社トライアルカンパニー、3. 株式会社トライアルホールディングス)

キーワード：パターンマイニング、群知能、アントコロニー最適化

自宅やオフィス，通勤などの日常における行動様式や，店舗における曜日や季節による商品の売れ方などには，様々な時空間的粒度の階層を内包するパタンが含まれている．このような特徴的なパタンや階層構造を明らかにし，さらにそれらが時間的に変動する特徴を抽出することは，マーケティング等に対する分析として極めて有用性が高い．しかし，これに対して，既存のパタン抽出手法は，階層構造やパタンの種類などを事前知識として与え，いまだに動的な変化を抽出することを苦手としている．そこで，本研究では群知能型の探索手法を改良し，時系列データから階層構造とパタンの両方を自動的に抽出し，さらに動的な変化についての情報も抽出可能とする手法を提案し，実際のマーケティングデータを対象とした実験を行い，変化する消費者の購買パターンを分析する．