Details of a Researcher - GOTO, Masayuki

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GOTO, Masayuki

Scopus Paper Info

Paper Count: 89 Citation Count: 141 h-index: 6

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Affiliation

Faculty of Science and Engineering, School of Creative Science and Engineering

Job title

Professor

Degree

早稲田大学博士（工学）

Homepage URL

http://www.it.mgmt.waseda.ac.jp/

Research Experience

2011.04

-

Now

Waseda University 理工学術院創造理工学部経営システム工学科 Professor
2008.09

-

2011.03

Waseda University 理工学術院創造理工学部経営システム工学科 Associate Professor
2002.04

-

2008.09

Musashi Institute of Technology 環境情報学部 Associate Professor
2000.03

-

2002.03

March, Research Associate, The University of Tokyo 大学院工学系研究科環境海洋工学専攻 Research Associate
1996.04

-

1999.03

April, Research Associate, Waseda University 理工学部 Research Associate

Committee Memberships

2019.04

-

Now

私立大学情報教育協会データサイエンス教育分科会委員
2005.04

-

Now

私立大学情報教育協会経営工学教育IT活用研究委員会委員
2019.05

-

2021.05

日本経営工学会「経営システム」誌編集委員会委員長
2017.05

-

2021.05

日本経営工学会表彰委員会委員
2020.06

-

2020.12

日本学術振興会令和２年度知識集約型社会を支える人材育成事業委員会専門委員
2017.05

-

2019.05

日本経営工学会経営システム誌編集委員
2016.04

-

2018.04

電子情報通信学会基礎境界ソサイエティ出版委員
2015.05

-

2017.05

日本経営工学会第33期監事
2013.05

-

2015.05

日本経営工学会第32期理事（論文誌・「経営システム」誌編集担当）
2014.07

-

2014.12

電子情報通信学会情報理論とその応用サブソサイエティ第37回情報理論とその応用シンポジウム実行委員
2011.05

-

2013.05

日本経営工学会第31期理事（論文誌編集担当）
2009.05

-

2011.05

日本経営工学会論文誌編集副委員長
2004.05

-

2011.05

日本経営工学会大会委員
2005.05

-

2009.05

日本経営工学会論文誌編集委員
2008.05

-

2008.10

電子情報通信学会情報理論とその応用サブソサイエティ第31回情報理論とその応用シンポジウム実行委員
2005.05

-

2007.05

日本経営工学会第28期評議員
2004.12

-

2005.10

電子情報通信学会英文論文誌 2005年SITA特集号編集委員
2004.09

-

2005.06

経営情報学会 2005年春季全国研究発表大会実行委員
2004.04

-

2005.05

経済産業省平成16年度住宅産業関連ニュービジネス支援事業検討調査委員
2004.07

-

2004.12

情報理論とその応用シンポジウム第27回情報理論とその応用シンポジウムプログラム委員
2000.05

-

2003.05

日本経営工学会「経営システム」誌編集委員
2001.04

-

2003.03

ビジネスモデル学会運営委員会副幹事
2000.04

-

2002.04

ビジネスモデル学会設立準備委員事務局

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Professional Memberships

　

　

　

IEEE
　

　

　

INFORMATION PROCESSING SOCIETY OF JAPAN
　

　

　

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS
　

　

　

JAPAN INDUSTRIAL MANAGEMENT ASSOCIATION
　

　

　

THE JAPANESE SOCIETY FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE
　

　

　

THE JAPAN SOCIETY FOR MANAGEMENT INFORMATION
　

　

　

THE OPERATIONS RESEARCH SOCIETY OF JAPAN
　

　

　

THE JAPANESE SOCIETY FOR QUALITY CONTROL
　

　

　

THE JAPANESE SOCIETY FOR ENVIRONMENTAL EDUCATION
　

　

　

INFORMS

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Research Areas

Theory of informatics / Social systems engineering / Intelligent informatics / Statistical science

Research Interests

Data science
Business analytics
Machine learning
Pattern recognition
Statistical learning theory
Marketing analysis
Information statistics
Industrial engineering
Information theory
Management information
Informatics
Information system
Text Mining
Data Mining
Data analysis

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Awards

Best Paper Award, APIEMS 2022,

2022.11 The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems (APIEMS 2022) "A New Analytical Model for Product Reviews Based on BERT Feature Extraction"

Winner： Koutarou Yamashita, Ayako Yamagiwa, Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto
Best Paper Award, The 20th ANQ Congress 2022,

2022.10 Asian Network for Quality ”A Method to Improve Serendipity of Recommendation Lists Based on Collaborative Metric Learning”

Winner： Akiko Yoneda, Ryota Matsunae, Haruka Yamashita, Masayuki Goto
2022 PCカンファレンス優秀論文賞，

2022.08 コンピュータ利用教育学会（CIEC） ”反転ゼミ形式による多大学で連携するオンライン研究交流の試み ― データサイエンス領域のオンラインゼミを事例として ―”，

Winner：後藤正幸, 小林学, 守口剛, 関庸一, 鈴木秀男, 生田目崇, 中田和秀, 石垣綾, 上田雅夫, 佐藤公俊, 三川健太, 山下遥, 田尻裕
Best Paper Award, JASMIN 2021

2021.11 The Japan Society for Management Information Relationship Analysis of Query and Answer Documents Based on Latent Dirichlet Allocation and Its Application

Winner： Jyunya Ohkawa, Gendo Kumoi, Masayuki Goto
Best Paper Award, The 19th ANQ Congress 2021,

2021.10 Asian Network for Quality "An Improved Method for Estimating Conditional Average Treatment Effects Taking Account of Selection Bias Based on Causal Tree",

Winner： Yuki Tsuboi, Yuta Sakai, Satoshi Suzuki, Masayuki Goto
Encouragement Paper Award, AAMSA,

2021.03 Asian Association of Management Science and Applications(AAMSA) "Factorization Machines Considering the Latent Characteristics behind Target Data",

Winner： Tomoya Sugisaki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto
IDRユーザフォーラム2020 企業賞，DBSJ特別賞（ダブル受賞），

2020.11 国立情報学研究所 ”Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動分析モデルに関する一考察”，

Winner：伊藤史世, 張志穎, 雲居玄道, 後藤正幸
Best Paper Award, APIEMS 2019,

2019.12 The 20th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems (APIEMS 2019) "Predicting Customer Churn of a Platform Business Using Latent Variables of Variational Autoencoder and Analysis of Customers’ Purchasing Behaviors",

Winner： Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto
Best Paper Award, ANQ Congress 2018,

2018.09 16th Asian Network for Quality Congress (ANQ2018) "A Study on Feature Clustering Analysis By the Hidden Layer of Autoencoder",

Winner： Shimpei Kanazawa, Yuuki Sugiyama, Tianxiang Yang, Masayuki Goto
The World CIST'18 Best Paper Award,

2018.03 6th World Conference on Information Systems and Technologies (WorldCist'18) "System Evaluation of Construction Methods For Multi-class Problems Using Binary Classifiers",

Winner： Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi
Best Paper Award, ANQ Congress 2017,

2017.09 15th Asian Network for Quality Congress (ANQ2017) "A New Analytical Model for Customer Growth Considering Potential Purchasing Preferences",

Winner： Yuri Nishio, Hiroaki Ito, Haruka Yamashita, Masayuki Goto
平成28年度科研費審査員表彰,

2016.11 Japan Society for the Promotion of Science

Winner： Masayuki Goto
JIMA Distinguished Research Award,

2015.05 Japan Industrial Management Association

Winner： Masayuki Goto
Best Paper Award, Journal of JIMA

2015.05 Japan Industrial Management Association

Winner： Takahiro Ooi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto
IPSJ第77回全国大会優秀賞,

2015.03 Information Processing Society of Japan

Winner：中澤真, 梅澤克之, 小林学, 小泉大城, 後藤正幸, 平澤茂一
IPSJ第74回全国大会優秀賞,

2012.03 Information Processing Society of Japan ”マルコフモデルによる自動分類に対する分類誤り確率の推定",

Winner：小林学, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

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Papers

Graph Embedding for Analyzing Business Communication between Employees

Kenya Nonaka, Haruka Yamashita, Toyofumi Miura, Masayuki Goto

IPSJ Journal 64 ( 3 ) 758 - 768 2023.03 [Refereed]

Authorship：Last author

　View Summary

On business chat applications that are widely used in many offices, communications between the employees are made in each group called channel. From the viewpoint of business analytics, the activation of human resource can be realized by grasping the real situation of the office community based on the analysis of the communication represented as the graph structure by utilizing the data stored on the business chat system. Especially, it is desirable to analyze the characteristics of business communication between employees for each channel, which is a group created for specific communication. For the purpose of analyzing employees’ communication, it is desirable to apply clustering or visualizing analyses of channels and it seems to possible if many channel graphs are converted to structured data. In this study, we improve the Deep Divergence Graph Kernel(DDGK) which converts the graph data to the structured data for chatting data analysis, and propose a method for obtaining embedding representation suitable to analyze the channel graphs. The proposed method enables to construct the embedding space which represent the important structure of channel graphs. Moreover, we show the effectiveness of the proposed model by applying to an actual communication data stored on Slack at a Japanese company. In this data analysis, feature vectors are activated by the model, and channel graphs can be classified by graph structures.
Performance Evaluation of Error-Correcting Output Coding Based on Noisy and Noiseless Binary Classifiers

Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

International Journal of Neural Systems 33 ( 02 ) 2023.02 [Refereed]

　View Summary

Error-correcting output coding (ECOC) is a method for constructing a multi-valued classifier using a combination of given binary classifiers. ECOC can estimate the correct category by other binary classifiers even if the output of some binary classifiers is incorrect based on the framework of the coding theory. The code word table representing the combination of these binary classifiers is important in ECOC. ECOC is known to perform well experimentally on real data. However, the complexity of the classification problem makes it difficult to analyze the classification performance in detail. For this reason, theoretical analysis of ECOC has not been conducted. In this study, if a binary classifier outputs the estimated posterior probability with errors, then this binary classifier is said to be noisy. In contrast, if a binary classifier outputs the true posterior probability, then this binary classifier is said to be noiseless. For a theoretical analysis of ECOC, we discuss the optimality for the code word table with noiseless binary classifiers and the error rate for one with noisy binary classifiers. This evaluation result shows that the Hamming distance of the code word table is an important indicator.

DOI
Time Window Topic Model for Analyzing Customer Browsing Behavior

Fumiyo Ito, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

IPSJ Journal 64 ( 1 ) 214 - 228 2023.01 [Refereed]

Authorship：Last author

　View Summary

Nowadays, various services like EC sites have been expanding on the Internet, and huge amount of browsing history data are being accumulated. It is, therefore, desiblack to take effective marketing action by analyzing users' interest in detail by using accumulated browsing history data. Generally, users narrow down their interest while browsing pages and finally purchase an item on the EC site. Hence, to improve the effectiveness of marketing measures, it is important to analyze the change points of users' interest and to timely conduct it based on those change. Conventionally, Topic Tracking Model (TTM) has been proposed as a method which can model the changes of uses’ interest over time by purchase history data. However, TTM assumes the relatively long purchase history data and doesn’t consider the situation where users change their interest in short browsing site transition of about several dozen pages. Therefore, TTM cannot estimate the changes of users’ interest when applied to the browsing history data. In this research, we propose a new topic model which estimates parameters in step by step, named Time Window Topic Model. The proposed method enables us to estimate parameters and clarify the change of users' interest while browsing. It will be possible to conduct effective marketing measure based on the convergent of users' interest by applying the proposed model. Finally, we apply the proposed method to both of the artificial and real data set and show the usefulness of our proposed method.

DOI
Adaptive Ranking-based Sample Selection for Weakly Supervised Class-imbalanced Text Classification

Linxin Song, Jieyu Zhang, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

Findings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2022) 1007 2022.12 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Fashion intelligence system: An outfit interpretation utilizing images and rich abstract tags

Ryotaro Shimizu, Yuki Saito, Megumi Matsutani, Masayuki Goto

Expert Systems with Applications 213 ( Part C ) 119167 - 119167 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI

Scopus

1

Citation

(Scopus)
Machine Learning for Demand Prediction of Seasonal Second-hand Fashion Items Based on Prior and Fine-tuning Prediction Models

Fuyu Saito, Haruka Yamashita, Hokuto Sasaki, Masayuki Goto

IPSJ Journal 63 ( 11 ) 1684 - 1696 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

　View Summary

With the proliferation of E-commerce sites etc., distribution channels for second-hand fashion items are diversifying and its market is expanding. In the fashion industry, seasonal items that are in demand in particular seasons are very important. For them, excessive sales can lead to a decline in the attractiveness of the company and customer satisfaction due to subsequent shortages, but under-listing leads to the generation of bad inventory due to missed sales. To solve such trade-off problem, seasonal items need to be strategically listed by accurately predicting demand. Previously, planning and managing inventory, listing, and sales were often based on the experience and know-how of display managers. However, conventional judgments are impersonal and lack objectivity, and there are concerns that they do not solve the problem when the prediction differs from the actual. Therefore, this paper proposes a demand forecasting method that enables accurate planning of seasonal items based on more quantitative judgment. Furthermore, by applying the proposal to real data and analyzing it, we show the usefulness. In addition, we design and operate a demonstration experiment to use the method as an indicator for determining the number of new items to be listed and verify its effectiveness in real business.

DOI
Construction Methods for Error Correcting Output Codes Using Constructive Coding and Their System Evaluations

Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2022) Paper We-PS2-T11.1 2022.10 [Refereed]

DOI
Learning and Estimation of Latent Structural Models Based on between-Data Metrics

Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2022) Paper We-PS2-T12.5 2022.10 [Refereed]

DOI
A Study on Purchasing Behavior Analysis Method by Comparing Difference in Latent Class Distributions between Membership Stages

Tianxiang Yang, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Journal of Japan Industrial Management Association 73 ( 2 ) 54 - 69 2022.07 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI

Scopus
Transfer Learning Based on Probabilistic Latent Semantic Analysis for Analyzing Purchase Behavior Considering Customers' Membership Stages

Tianxiang Yang, Gendo Kumoi, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Journal of Japan Industrial Management Association 73 ( 2E ) 160 - 175 2022.07 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI

Scopus

1

Citation

(Scopus)
Predicting Customer Churn for Platform Businesses: Using Latent Variables of Variational Autoencoder as Consumers’ Purchasing Behavior

Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

Neural Computing and Applications 34 ( 21 ) 18525 - 18541 2022.06 [Refereed]

DOI

Scopus
Multi-task Learning Using Multi-layer Neural Networks to Predict Future Customer Behavior

Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

IPSJ Journal 63 ( 6 ) 1276 - 1286 2022.06 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
An Analytical Model of Response Interval Between Employees on Business Chat Systems Based on Latent Class Model

Fuyu Saito, Ayako Yamagiwa, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

Total Quality Science 7 ( 3 ) 149 - 160 2022.05 [Refereed] [Invited]

Authorship：Last author

DOI
Analytical Model of Customer Purchasing Behavior Considering Event Characteristics on Flower Delivery Business

Aya Kitasato, Kenya Nonaka, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Total Quality Science 7 ( 3 ) 125 - 136 2022.05 [Refereed] [Invited]

Authorship：Last author

DOI
同一顧客の購入数が少ない商品群を対象とした購買履歴に基づく商品特性分析モデル

山極綾子, 雲居玄道, 後藤正幸

電子情報通信学会論文誌 D J105-D ( 5 ) 297 - 309 2022.05 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Web Browsing History-based Attribute Labeling for Consumer Targeting

Shogo Aoki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Journal of Japan Industrial Management Association 73 ( 1 ) 1 - 14 2022.04 [Refereed]

Authorship：Last author

　View Summary

In the recent world of diverse products, it is important to identify the consumer segments that should be targeted for each product. In order to identify the consumer segments to be targeted from among all consumers, it is common practice to use target attributes such as “male oﬃce workers in their 30s.” If data including attributes, hobbies and preferences of all consumers are available, target attributes can be identiﬁed using an analytical process. However, it is not realistic for each company to collect such data from all consumers for their products because of the huge cost involved. It is therefore, common to ask a consulting company that have the web browsing and purchasing histories of various sample consumers to analyze the sample data to identify the target. In particular, clustering behavioral data such as web browsing histories of sample consumers and discovering appropriate attributes that characterize target clusters (i.e. cluster attributes) is one of the most commonly used approaches. In real situations, cluster attributes are often assigned by the analyst based on the attribute statistics of the sample consumers belonging to the cluster, and multiple cluster attributes are often assumed for each cluster. When such qualitative analysis and judgment are involved, the selection of cluster attributes strongly depends on the experience and skills of the analyst. In this study, we formulate a model for clustering sample consumers based on their web browsing history, including various interests and preferences, and assigning eﬀective cluster attributes as targets to each cluster. In addition, we propose a method to search for the best target attributes for a given objective function. By demonstrating an analysis of an actual data set, the eﬀectiveness of the proposed method using real data is clariﬁed.

DOI

Scopus
A Method for Network Construction Based on Communication Data on Business Chat Application

Kenya Nonaka, Haruka Yamashita, Hajime Hotta, Masayuki Goto

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 37 ( 2 ) E - L63_1 2022.03 [Refereed]

DOI
An Explainable Recommendation Framework based on an Improved Knowledge Graph Attention Network with Massive Volumes of Side Information

Ryotaro Shimizu, Megumi Matsutani, Masayuki Goto

Knowledge-Based Systems 239 107970 - 107970 2022.03 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI

Scopus

13

Citation

(Scopus)
A Proposing Decision Model and Empirical Effect Verification of Sales Period with List Prices for Second-hand Fashion Items Based on Machine Learning Approach

Izumi Kuwata, Kenta Mikawa, Hokuto Sasaki, Masayuki Goto

IPSJ Journal 63 ( 1 ) 218 - 230 2022.01 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI J-GLOBAL
Research Management with International Outcome Dissemination

Masayuki Goto

31 ( 2 ) 93 - 100 2022.01 [Invited]

Authorship：Lead author, Last author, Corresponding author
A Study on Analysis Model of Customers’ Purchasing Behavior Based on Knowledge Graph Attention Network

Fumiyo Ito, Zhiying Zhang, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

63 ( 1 ) 205 - 217 2022.01 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
A Study on New Product Recommendation Using Multi-Label CVAE for Fresh Flowers

Aya Kitasato, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2021 IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA 2021) 2021.11 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Time Window Topic Model for Analyzing Customer Browsing Behavior

Fumiyo Ito, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2021 IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA 2021) 2021.11 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Machine Learning for Demand Prediction of Seasonal Second-hand Fashion Items Based on Prior and Fine-tuning Prediction Models

Fuyu Saito, Haruka Yamashita, Hokuto Sasaki, Masayuki Goto

2021 IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA 2021) 2021.11 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Analysis of Entry Behavior of Students on Job Boards in Japan based on Factorization Machine Considering the Interaction among Features

Tomoya Sugisaki, Yuri Nishio, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Takashi Sakurai

Cogent Engineering 8 ( 1 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Corresponding author

DOI

Scopus
A Study on Recommender System Considering Diversity of Items based on LDA

Zhiying Zhang, Taiju Hosaka, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Asian Journal of Management Science and Applications 6 ( 1 ) 17 - 31 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
An Analytical Model of Website Relationships based on Browsing History Embedding Considerations of Page Transitions

Taiju Hosaka, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Asian Journal of Management Science and Applications 6 ( 1 ) 1 - 16 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Feature Transfer Based Clustering for Designing Customers Growth Measures

Yosuke Hirano, Tianxiang Yang, Gendo Kumoi, Haruka Abe, Tetsuya Tachibana, Masayuki Goto

IPSJ Journal 62 ( 10 ) 1704 - 1715 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Deep Learning with Data Augmentation to Add Data Around Classification Boundaries

Hideki Fujinami, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems 20 ( 3 ) 384 - 397 2021.09 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI

Scopus

1

Citation

(Scopus)
A Study on the Optimization of the ECOC Method for Multi-label Classification Problems

Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

14 ( 3 ) 1 - 10 2021.08 [Refereed]
An Analytical Model of Exhibition Price Change Effects on Second-hand Fashion EC Site

Shimpei Kanazawa, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

Journal of the Japan Society for Management Information 30 ( 1 ) 47 - 65 2021.06 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
A Model on Answering Documents Retrieval Considering Diversity Based on Topic Models

Junya Okawa, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

Journal of the Japan Society for Management Information 30 ( 1 ) 31 - 46 2021.06 [Refereed]

Authorship：Last author

　View Summary

A general QA system realizes automatic answering by analyzing questions given by the user based on a model that retrieves appropriate answer candidates for each question from a set of documents (an answering documents retrieval model). When constructing an answering documents retrieval model for question/answer documents for a community QA (Question Answering) sites (cQA sites), a method based on a similarity measure on question documents can be a basic method. However, it is difficult to present appropriate answering documents while accurately grasping the diversity of answer documents that exist for each question as seen on a cQA site. In this study, we propose a method for constructing an answering documents retrieval model that can consider the diversity of answer documents by using a topic model. In order to verify the effectiveness of a proposed model, a verification experiment using question/answer documents actually posted on a cQA site is performed.

DOI CiNii
A Latent Class Analysis for Item Demand Based on Temperature Difference and Store Characteristics

Yuto Seko, Ryotaro Shimizu, Gendo Kumoi, Tomohiro Yoshikai, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems 20 ( 1 ) 35 - 47 2021.03 [Refereed]

Authorship：Last author, Corresponding author

DOI

Scopus
A Study on Customer Purchase Behavior Analysis Based on Hidden Topic Markov Models

Mio Hotoda, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems 20 ( 1 ) 48 - 60 2021.03 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI

Scopus

3

Citation

(Scopus)
An Extension of Semi-supervised Boosting to Multi-valued Classification Problems

Yuta Sakai, Kazuki Yasui, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Total Quality Sciene 6 ( 2 ) 60 - 69 2021.02 [Refereed] [Invited]

Authorship：Last author

DOI
An Estimation Model of Exhibits Price for Second-hand Fashion Items Based on Sales History Data

Izumi Kuwata, Tomoya Sugisaki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

IPSJ Journal 62 ( 2 ) 796 - 808 2021.02 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI J-GLOBAL
An Item Recommendation Algorithm on a Cyber Mall Based on TransRec Model Representing Stores by Linear Lines

Yuichi Ohori, Tianxiang Yang, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

IPSJ Journal 62 ( 2 ) 782 - 795 2021.02 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Factorization Machines Considering the Latent Characteristics behind Target Data

Tomoya Sugisaki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Asian Journal of Management Science and Applications 5 ( 2 ) 111 - 128 2021.01 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
A Proposal of Trend Analysis Method for TV Viewing Data based on Topic Model

Teppei Sakamoto, Yusuke Kobayashi, Keiichiro Nakagawa, Takashi Namatame, Masayuki Goto

IPSJ Journal 62 ( 1 ) 346 - 356 2021.01 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Customer Behaviour Analysis Based on Buying-data Sparsity for Multi-category Products in Pork Industry: A Hybrid Approach

Arthit Apichottanalul, Masayuki Goto, Kullaprapruk Piewthongngam, Supachai Pathumnakul

Cogent Engineering 8 ( 1 ) 2021.01 [Refereed]

DOI

Scopus

1

Citation

(Scopus)
A Hypothesis Discovery Method for Predicting Change in Multidimensional Time-Series Data

Gendo Kumoi, Masayuki Goto

IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics ( SMC2020 ) MoBT13.3 2020.11 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI

Scopus
Model for Relational Analysis of Posted Articles and Reactions on Restaurant Guide Sites

Teppei Sakamoto, Haruka Yamashita, Masayuki Goto, Iwanaga Jiro

Industrial Engineering & Management Systems 19 ( 3 ) 669 - 679 2020.09 [Refereed]

Authorship：Corresponding author

DOI

Scopus
Analysis of Purchase History Data Based on a New Latent Class Model for RFM Analysis

Qian Zhang, Haruka Yamashita, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems 19 ( 2 ) 476 - 483 2020.06 [Refereed]

Authorship：Last author, Corresponding author

DOI
Relationship Analysis of Query and Answer Documents Based on Latent Dirichlet Allocation and Its Application

Junya Okawa, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

Journal of the Japan Society for Management Information 29 ( 1 ) 476 - 483 2020.06 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Technical Trends of Data Analytics on Data-driven Approaches

Masayuki Goto

103 ( 5 ) 461 - 467 2020.05 [Invited]

Authorship：Lead author, Corresponding author
An Investigation into Attitudes toward Physically Challenged Persons in Nepal: A Comparative Study with Japan

Fuyu Saito, Haruka Yamashita, Manita Shrestha, Masayuki Goto

Environment and Ecology Research 8 ( 2 ) 29 - 40 2020.04 [Refereed]

Authorship：Last author, Corresponding author

DOI

Scopus

1

Citation

(Scopus)
Binary Codeword Table for Multilevel Document Classification Using Information Theoretic Criterion

Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

IPSJ TOM Journal 13 ( 1 ) 1 - 12 2020.03 [Refereed]

Authorship：Corresponding author
Latent Variable Models for Integrated Analysis of Credit and Point Usage History Data on Rewards Credit Card System

Ryotaro Shimizu, Haruka Yamashita, Masao Ueda, Ranna Tanaka, Tetsuya Tachibana, Masayuki Goto

International Business Research 13 ( 3 ) 106 - 117 2020.02 [Refereed]

Authorship：Last author, Corresponding author

DOI
Relational Analysis Model of Weather Conditions and Sales Patterns Based on Nonnegative Tensor Factorization

Sei Okayama, Haruka Yamashita, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

International Journal of Production Research 58 ( 8 ) 2477 - 2489 2019.12 [Refereed]

Authorship：Corresponding author

DOI

Scopus

1

Citation

(Scopus)
ユーザの行動履歴データを活用したネットワーク分析

Masayuki Goto

Operations Research 64 ( 11 ) 671 - 678 2019.11 [Invited]
Analytical Model of Customer Purchase Behavior Considering Page Transitions on EC Site

Mio Hotoda, Hiroki Mizuochi, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

Total Quality Science 5 ( 1 ) 23 - 33 2019.10 [Refereed]

DOI
A Study of Feature Clustering Analysis based on the Hidden Layer Representation of an Autoencoder

Shimpei Kanazawa, Yuuki Sugiyama, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

Total Quality Science 5 ( 1 ) 11 - 22 2019.10 [Refereed]

DOI
An Analytic Model to Represent Relation between Finish Date of Job-Hunting and Time-Series Variation of Entry Tendencies

Seiya Nagamori, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Tairiku Ogihara

Industrial Engineering & Management Systems 18 ( 3 ) 292 - 304 2019.09 [Refereed]

DOI

Scopus

1

Citation

(Scopus)
A Consideration on Consumer's Purchasing Behavior Analysis Model Focusing on Periodicity and Event Effect

Kazuki Yasui, Shuhei Nakano, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Journal of the Japan Society for Management Information 28 ( 2 ) 69 - 87 2019.09 [Refereed]

CiNii
A Model for Integrated Analysis of Website and User by Gaussian Embedding

Taijyu Hosaka, Ryota Kawabe, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

IPSJ Journal 60 ( 8 ) 1390 - 1402 2019.08 [Refereed]
A New Analytical Model for Customer Growth Considering Potential Purchasing Preferences

Yuri Nishio, Hiroaki Ito, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Total Quality Science 4 ( 3 ) 148 - 159 2019.07 [Refereed]

DOI
An Analytical Model of Relation between Browsing and Entry Activities on an Internet Portal Site for Job-hunting

Yuuki Sugiyama, Takumi Arai, Tianxiang Yang, Tairiku Ogihara, Masayuki Goto

Total Quality Science 4 ( 3 ) 109 - 118 2019.07 [Refereed]

DOI
Hierarchical Structure Learning in a Bayesian Network for the Analysis of Purchasing Behavior

Ryota Kawabe, Hiroaki Ito, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Total Quality Science 4 ( 3 ) 99 - 108 2019.07 [Refereed]

DOI
Binary Document Classification Based on Fast Flux Discriminant with Similarity Measure on Word Set

Keisuke Okubo, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems 18 ( 2 ) 235 - 241 2019.07 [Refereed]

DOI

Scopus
非負値行列因子分解を用いたプラットフォームビジネスにおける顧客生涯価値予測

Kyosuke Hasumoto, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

IPSJ Journal 60 ( 7 ) 1283 - 1293 2019.07 [Refereed]
Latent Class Models on Business Analytics

Masayuki Goto

2019 IEEE International Conference on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering (BCD 2019) 2019.05 [Refereed]

Authorship：Lead author, Last author, Corresponding author

DOI
Greedy Features Quantity Selection Method from Multivariate Time Series Data for Customer Classification

Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2019 IEEE International Conference on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering (BCD 2019) 2019.05 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
A Study on Analysis Methods of Latent Customer Purchase Behavior Focused on Membership Stage Growth

Tianxiang Yang, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2019 IEEE International Conference on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering (BCD 2019) 2019.05 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Selling Price Prediction Model Construction of Second-hand Fashion Items Based on Sales History Data

Masato Ninohira, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

IPSJ Journal 60 ( 4 ) 1151 - 1161 2019.04 [Refereed]

　View Summary

Recently, it has become popular for consumers to purchase product items through EC sites. Especially as fashion items, the purchasing actions by consumers for them through EC sites have been rapidly increased. This study focuses on a fashion EC site which operates the resale business of second-hand clothes. They assess the appropriate exhibit prices of second-hand fashion items and resell them on this EC site. A characteristic of this EC site is that if an item is not bought for a certain period, the price force to be discounted automatically. In this EC site, it is important to predict the selling price of each item in condition given information and an exhibit price. When we can predict accurate selling price and clear the effects of factors on selling price, it should help a various marketing strategies. In this paper, we propose a new regression model to predict selling price using linear regression models depending on clusters which are constructed by the relation between the features of items and seasonal off-rate. In order to show the effectiveness of our proposal, simulation experiments with a real data are demonstrated and we discuss the analysis of the results for some insightful marketing policies.

CiNii
Customer Clustering Based on a Latent Class Model Representing Preferences for Item Seasonality

Masato Ninohira, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Journal of Japan Industrial Management Association 69 ( 4E ) 195 - 206 2019.02 [Refereed]

DOI

Scopus
How Did the 2015 Political Crisis Affect Nepal in Economic and Social Respects?

Ryotaro Shimizu, Brenda Bushell, Masayuki Goto

Environment and Ecology Research 6 ( 6 ) 571 - 582 2018.12 [Refereed]

DOI
Proposal of a Purchase Behavior Analysis Model on an Electronic Commerce Site Using Questionnaire Data

Ryotaro Shimizu, Teppei Sakamoto, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Total Quality Science 4 ( 1 ) 1 - 12 2018.10 [Refereed]

DOI
Quantification of Sensible Temperature by Analyzing Meteorological Information and Tweet Data and Its Application to Demand Forecasting

MAGA, Takashi, MIKAWA Kenta, GOTO, Masayuki, YOSHIKAI, Tomohiro

電子情報通信学会論文誌D J101-D ( 7 ) 1037 - 1051 2018.07 [Refereed]
Least Square Error Estimation for Regression Models with Mixed Error Distribution

Masayuki Goto, Manabu Kobayashi, Shigeichi Hirasawa

International Conference of Engineering, Technology, and Applied Science ( ICETA 2018 ) 123 - 129 2018.06 [Refereed]

Authorship：Lead author, Corresponding author
A Greedy Construction Approach of Codeword Table on Error Correcting Output Coding for Multivalued Classification and Its Evaluation by Using Artificial Data

Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

International Conference of Engineering, Technology, and Applied Science ( ICETA 2018 ) 15 - 22 2018.06 [Refereed]
System Evaluation of Error Correcting Output Codes for Artificial Data Methods

Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

International Conference of Engineering, Technology, and Applied Science ( ICETA 2018 ) 112 - 122 2018.06 [Refereed]
Recommendation System Based on Unexpectedness Index that Balances Estimated Purchase Probabilities and Predicted Evaluation Values

Ayumi Sekiguchi, Masato Ninohira, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

経営情報学会誌 27 ( 1 ) 67 - 78 2018.06 [Refereed]

CiNii
System Evaluation of Construction Methods for Multi-class Problems Using Binary Classifiers

Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

Advances in Intelligent Systems and Computing 746 909 - 919 2018.05 [Refereed]

　View Summary

Construction methods for multi-valued classification (multi-class) systems using binary classifiers are discussed and evaluated by a trade-off model for system evaluation based on rate-distortion theory. Suppose the multi-class systems consisted of M(≥3) categories and N(≥M-1) binary classifiers, then they can be represented by a matrix W, where the matrix W is given by a table of M code words with length N, called a code word table. For a document classification task, the relationship between the probability of classification error Pe and the number of binary classifiers N for given M is investigated, and we show that our constructed systems satisfy desirable properties such as “Flexible”, and “Elastic”. In particular, modified Reed Muller codes perform well: they are shown to be “Effective elastic”. As a second application we consider a hand-written character recognition task, and we show that the desirable properties are also satisfied.

DOI

Scopus

2

Citation

(Scopus)
A Study of Analysis Model of Number of Students' Applications on Internet Portal Site for Job-hunting Based on Mixture Regression

NAGAMORI, Seiya, YAMASHITA, Haruka, OGIHARA, Tairiku, GOTO, Masayuki

IPSJ Journal 59 ( 4 ) 1273 - 1285 2018.04 [Refereed]
An Analysis Model Based on Latent Class Models to Increase Reactions to Restaurant Recommendation on Social Gourmet Service

LIU, Peijie, YAMASHITA, Haruka, IWANAGA, Jiro, TARUISHI, Masato, GOTO, Masayuki

IPSJ Journal 59 ( 1 ) 211 - 226 2018.01 [Refereed]
Collaborative Filtering Based on the Latent Class Model for Attributes

Manabu Kobayashi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on Machine Learning and Applications ( ICMLA2017 ) 893 - 896 2017.12 [Refereed]

DOI

Scopus
Letent Semantic Markov Model for Effective Promotion Activities in EC Sites

MATSUZAKI, Yuki, MIKAWA, Kenta, GOTO, Masayuki

IPSJ Journal 58 ( 12 ) 2034 - 2045 2017.12 [Refereed]

　View Summary

Recently, it has become popular to purchase product items through E-commerce sites (EC sites), and the internet market scale has been expanding. Under this situation, many EC sites conduct various kinds of sales promotions by analyzing huge amount of customers' purchase histories, and customer segmentation is one of the most important tools in marketing. Particularly, modeling of customers purchase behavior based on probabilistic models such as the Aspect Model (AM) is an attractive way for customer segmentation. The AM focuses on pairs of a customer and an item and it assumes unobserved features such as customers' heterogeneity and items' similarity as latent classes. Although the original AM focuses on pairs of a customer and an item mainly, the data about customers' browsing histories are also available on EC sites. If the model can take in the information of page transitions, it becomes possible to model customers' purchase behavior in detail and make better customer segments. In this paper, we propose a new latent class model that integrates browsing histories in addition to purchase histories by assuming that customers' page transitions can be described by Markov process. An analysis of actual EC site data is demonstrated to clarify the effectiveness.

CiNii
A Study of ECOC Multi-category Classification Approach Based on Code Table Considering Binary Classification in Same Category

SUZUKI, Leona, YAMASHITA, Haruka, GOTO, Masayuki

IPSJ Journal 58 ( 12 ) 2046 - 2059 2017.12 [Refereed]
Distance Metric Learning using Each Category Centroid with Nuclear Norm Regularization

Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

IEEE Symposium Series on Computational Intelligence ( IEEE SSCI 2017 ) SS-1246 - 5 2017.11 [Refereed]

DOI

Scopus
Collaborative Filtering Analysis of Consumption Behavior Based on the Latent Class Model

Manabu Kobayashi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ( IEEE SMC2017 ) 1926 - 1931 2017.10 [Refereed]

DOI

Scopus
A Survey on Present Tourism in Nepal and Its Ripple Effects on Other Industries

Takumi Arai, Masayuki Goto

Environment and Ecology Research 5 ( 7 ) 467 - 475 2017.10 [Refereed]

DOI
Adaptive Prediction Method Based on Alternating Decision Forests with Considerations for Generalization Ability

Shotaro Misawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems 16 ( 3 ) 384 - 391 2017.10 [Refereed]

DOI

Scopus
A Latent Class Model to Analyze the Relationship Between Companies' Appeal Points and Students' Reasons for Application

SAKAMOTO, Teppei, YAMASHITA, Haruka, OGIHARA, Tairiku, GOTO Masayuki

IPSJ Journal 58 ( 9 ) 1535 - 1548 2017.09 [Refereed]

CiNii
Multi-Valused Classification of Text Data Based on an ECOC Approach Using a Ternary Orthogonal Table

Leona Suzuki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems 16 ( 2 ) 155 - 164 2017.07 [Refereed]

DOI

Scopus

1

Citation

(Scopus)
A Proposal for Classification of Document Data with Unobserved Categories Considering Latent Topics

Yusei Yamamoto, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems 16 ( 2 ) 165 - 174 2017.07 [Refereed]

DOI

Scopus

3

Citation

(Scopus)
An Efficient Learning Method Using a Distributed Support Vector Machine Based on Controlling Data Transfer

Kiichiro YUKAWA, Kenta MIKAWA, Masayuki GOTO

Journal of JIMA 68 ( 2 ) 86 - 98 2017.07 [Refereed]

　View Summary

The developments in information technology have highlighted the importance of analyzing big data stored in various databases. With this as a background, the importance of distributed data mining (DDM), which is the technique of implementing data mining while databases are not transmitting raw data to each other, has been advocated. As one of the methods, Forrero et al. proposed the method of optimal learning with a support vector machine (SVM) that uses the alternating direction method of multipliers (ADMM) in the context of DDM. The apparatus is called a consensus-based distributed support vector machine (D-SVM). This method can learn the optimal hyperplane with a relatively small number of iterations and minimal communication cost for an arbitrary network structure without sharing data. However, when the statistical characteristics of data stored in each database are quite different, this method requires many iterations until convergence. Needless to say, it is better that the number of iterations and total communication cost for the learning classifier are minimized. In this study, we propose a new and effective learning method that reduces the number of iterations considering the network structure, provided that all of the nodes are connected to each other. To verify the effectiveness of the proposed method, a simulation experiment using the UCI machine learning repository and artificial data is conducted.

DOI CiNii
Proposal of a purchase behavior analysis model on EC site considering questionnaire data

Ryotaro Shimizu, Teppei Sakamoto, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

経営システム 27 ( 2 ) 70 - 76 2017.07

CiNii
A Proposal of Aspect Model Expressing Both Browsing and Purchasing Behaviors for Customer Purchase Prediction

Naohiro Fujiwara, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

経営情報学会誌 26 ( 1 ) 1 - 16 2017.06 [Refereed]

CiNii
A Statistical Analysis Model of Students' Success on Job Hunting by Stratification Tree and Mixed Weibull Distribution

Mao Hayakawa, Kenta Mikawa, Tairiku Ogihara, Masayuki Goto

情報処理学会論文誌 58 ( 5 ) 1189 - 1206 2017.05 [Refereed]

CiNii
The Analysis based on Principal Matrix Decomposition for 3-mode Binary Data

Haruka Yamashita, Masayuki Goto

Asian Journal on Management Science and Applications 3 ( 1 ) 24 - 37 2017.04 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Data Pair Selection for Accurate Classification Based on Information-theoretic Metric Learning

Takashi Maga, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Asian Journal on Management Science and Applications 3 ( 1 ) 61 - 74 2017.04 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Next Generation of Education Model based on Learning Analytics

Masayuki Goto, Makoto Nakazawa, Katsuyuki Umezawa, Yasuhiro Fujiwara, Yasutoshi Ida, Sotetsu Iwamura

経営システム 26 ( 3 ) 172 - 179 2016.10 [Invited]

CiNii
Language-independent word acquisition method using a state-transition model

Bin Xu, Naohide Yamagishi, Makoto Suzuki, Masayuki Goto

Industrial Engineering and Management Systems 15 ( 3 ) 224 - 230 2016.09 [Refereed]

　View Summary

The use of new words, numerous spoken languages, and abbreviations on the Internet is extensive. As such, automatically acquiring words for the purpose of analyzing Internet content is very difficult. In a previous study, we proposed a method for Japanese word segmentation using character N-grams. The previously proposed method is based on a simple state-transition model that is established under the assumption that the input document is described based on four states (denoted as A, B, C, and D) specified beforehand: state A represents words (nouns, verbs, etc.)
state B represents statement separators (punctuation marks, conjunctions, etc.)
state C represents postpositions (namely, words that follow nouns)
and state D represents prepositions (namely, words that precede nouns). According to this state-transition model, based on the states applied to each pseudo-word, we search the document from beginning to end for an accessible pattern. In other words, the process of this transition detects some words during the search. In the present paper, we perform experiments based on the proposed word acquisition algorithm using Japanese and Chinese newspaper articles. These articles were obtained from Japan's Kyoto University and the Chinese People's Daily. The proposed method does not depend on the language structure. If text documents are expressed in Unicode the proposed method can, using the same algorithm, obtain words in Japanese and Chinese, which do not contain spaces between words. Hence, we demonstrate that the proposed method is language independent. &amp
copy
2016 KIIE.

DOI

Scopus
A Study on Distance Metric Learning by using Different Metric Matrices in Each Category

Kenta Mikawa, Masayuki Goto

日本経営工学会論文誌 66 ( 4 ) 335 - 347 2016.01 [Refereed]

　View Summary

Distance metric learning is the method of learning the relevant distance metric from a training dataset by considering statistical characteristics. In order to gain a desirable distance metric, the optimization problem under an arbitrary constraint is solved. However, the representative algorithms of distance metric learning need to perform eigendecomposition at each iteration. Therefore, if the dimensions of the input data become large, the computational cost will increase drastically and it is difficult to calculate the optimal solution in a realistic amount of time. In addition, those distance metric learning methods are formulated by assuming a global (unique) metric matrix for the total vector space. Therefore, the global metric matrix cannot take into account the difference in statistical characteristics between each category. To improve those problems, the authors introduce different metric matrices for each category and propose a way to estimate the plural matrices using category information that applies the method of Mochihashi et al. The estimated metric matrices reflect the statistical characteristics of each category. The formulation of classifications by template matching and the k-NN method making effective use of the metric matrices is proposed. To verify the effectiveness of the proposed method, a simulation experiment is conducted using the benchmark data of high-dimensional and low-dimensional input data.

DOI CiNii
A New Latent Class Model for Analysis of Purchasing and Browsing Histories on EC Sites

Masayuki Goto, Kenta Mikawa, Shigeichi Hirasawa, Manabu Kobayashi, Tota Suko, Shunsuke Horii

Industrial Engineering and Management Systems 14 ( 4 ) 335 - 346 2015.12 [Refereed]

Authorship：Lead author

　View Summary

The electronic commerce site (EC site) has become an important marketing channel where consumers can purchase many kinds of products
their access logs, including purchase records and browsing histories, are saved in the EC sites' databases. These log data can be utilized for the purpose of web marketing. The customers who purchase many product items are good customers, whereas the other customers, who do not purchase many items, must not be good customers even if they browse many items. If the attributes of good customers and those of other customers are clarified, such information is valuable as input for making a new marketing strategy. Regarding the product items, the characteristics of good items that are bought by many users are valuable information. It is necessary to construct a method to efficiently analyze such characteristics. This paper proposes a new latent class model to analyze both purchasing and browsing histories to make latent item and user clusters. By applying the proposal, an example of data analysis on an EC site is demonstrated. Through the clusters obtained by the proposed latent class model and the classification rule by the decision tree model, new findings are extracted from the data of purchasing and browsing histories.

DOI

Scopus

9

Citation

(Scopus)
A Study of Distance Metric Learning by Considering the Distances between Category Centroids

Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ( IEEE SMC2015 ) CYB-03 2015.10 [Refereed]

DOI

Scopus
A Study of Learning a Sparse Metric Matrix using l1 Regularization Based on Supervised Learning

Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto

日本経営工学会論文誌 66 ( 3 ) 230 - 239 2015.10 [Refereed]

　View Summary

In this paper, we focus on classification problems based on the vector space model. As one of the methods, distance metric learning which estimates an appropriate metric matrix for classification by using the iterative optimization procedure is known as an effective method. However, the distance metric learning for high dimensional data tends to cause the problems of overfitting to a training dataset and longer computational time. In addition, the number of parameters that need to be estimated is in proportion to the square of the input data dimension. Therefore, if the dimension of input data becomes high, the number of training data to acquire a metric matrix with enough accuracy becomes enormous. Especially, these problems are caused when analyzing the document data and purchase history data stored in the EC site with high dimensional and sparse structure. To avoid these problems, we propose the method of l₁ regularized distance metric learning by introducing the alternating direction method of multiplier (ADMM) algorithm. The effectiveness of our proposed method is clarified by classification experiments using a newspaper article that has a highly dimensional and sparse structure and the UCI machine learning repository, which has a low and dense structure.

DOI CiNii
An Analysis of Customers’ Characteristics of Good and Estranged Customers Based on Membership Stage

Tetsuya Sakai, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

経営システム 25 ( 3 ) 182 - 187 2015.10

CiNii
Regularized Distance Metric Learning for Document Classification and Its Application

Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Journal of Japan Industrial Management Association 66 ( 2E ) 190 - 203 2015.07 [Refereed]

DOI
Accurate Parameter Estimation Based on Latent Class Model Estimated by Combining Both Evaluation and Purchase Histories

Takahiro Ooi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

日本経営工学会論文誌 65 ( 4 ) 286 - 293 2015.01 [Refereed]

　View Summary

Recently, the recommender system which automatically recommends product items for customers has become more important as an efficient web marketing tool. In many electronic commerce (EC) sites, the data of customers purchases and evaluation histories are stored in a database. By using them, the system predicts users preferences, and automatically recommends items that seem to be preferred, but have not been purchased yet. In this study, we focus on the recommender system based on collaborative filtering (CF) with a latent class model. CF recommends items by using purchase or evaluation history data. Considering real purchase activity on EC sites, most of the consumers who bought items on an EC site dont post their evaluation on the site. That means more purchase history data is stored more in the database than evaluation history data. However, most studies of CF used only evaluation data to learn the model. In this case, the purchase data is not used to construct a model even though its data size is much larger than that of evaluation history. It is more desirable to learn a model by using not only evaluation history, but also purchase data to improve the CF accuracy. The purpose of this study is to construct an effective CF model to improve the CF accuracy by formulating the estimation using both evaluation history data and abundant purchase history data which has not been used in previous CF studies. Specifically, we use the aspect model, which is one of latent class models of CF. We propose a way to estimate its parameters using both evaluation history and purchase data. To verify the effectiveness of this study, a simulation experiment was conducted using a bench mark data of recommender system. We show that the prediction accuracy of the recommendation is improved.

DOI CiNii
A Survey for Sustainable Development of Tourism in Nepal

Yo Nishihara, Naohiro Fujiwara, Masayuki Goto, Brenda Bushell

Interdisciplinary Environmental Review 15 ( 4 ) 239 - 251 2014.12 [Refereed]

DOI
A Modified Aspect Model for Simulation Analysis

Masayuki Goto, Kazushi Minetoma, Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ( IEEE SMC2014 ) 2014.10 [Refereed]

Authorship：Lead author, Corresponding author

DOI

Scopus

2

Citation

(Scopus)
Robustness of Syndrome Analysis Method in Highly Structured Fault-Diagnosis Systems

Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ( IEEE SMC2014 ) 2014.10 [Refereed]

DOI
A Proposal of l_1 Regularized Distance Metric Learning for High Dimensional Sparse Vector Space

Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ( IEEE SMC2014 ) 2014.10 [Refereed]

DOI
A Practice and Evaluation of Environmental Education Program for University Students through the Nepal Field Program

Masayuki Goto, Manita Shrestha, Syuji Yagyu, Brenda Bushell

環境教育 24 ( 1 ) 160 - 169 2014.07 [Refereed]

DOI CiNii
Proposal of a Semiautomatic Classification Method for Systematization of Large-scale Text Data based on Machine Learning

Ryo Shimomura, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

日本経営工学会論文誌 65 ( 2 ) 51 - 60 2014.07 [Refereed]

　View Summary

These days, many companies store enormous amounts of text data used in their operations in digital format because computers are now used in all processes in every department. However, the valuable information in this enormous amount of text data often cannot be used effectively. Normally, such data contains a lot of useful information for company workers and it is important to use the data effectively for the development of companies. However, the volume of the text data is sometimes too enormous to use the data directly. Even if analysts spend a lot of time in order to extract useful information from the text data, it may be impossible to analyze such huge amounts of text data. Generally, clustering or grouping by similarity and naming each group to provide category information are effective ways to grasp the tendency of the whole data and systematize many ideas. However, analysis by hand can only be carried out for small volumes of data in which analysts can see all data items or ideas. Therefore, it is difficult to apply clustering by hand to the large-scale text data which is stored in companies. If clustering and naming by analysts can be applied to enormous amounts of text data, it will be useful for extracting valuable information. In this study, we propose a new method based on the combination of clustering by hand and text classification in order to effectively analyze large-scale digital data which is stored in a company. The first step of the proposed method is to provide category information by hand for the sample data selected randomly from all the text data. The next step is to estimate classifiers through learning of this sample data, and to classify the rest of the data using the classifiers automatically. Using the proposed method, enormous amounts of text data can be systemized provided that only a small sample set is analyzed by hand. To verify the effectiveness of the proposed method, it is applied to the large-scale text data which was stored in a company as a case study.

DOI CiNii
Privacy-preserving Distributed Calculation Methods of a Least-squares Estimator for Linear Regression Models

Tota Suko, Shunsuke Horii, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

日本経営工学会論文誌 65 ( 2 ) 78 - 88 2014.07 [Refereed]

DOI
A Design of Recommendation Based on Flexible Mixture Model Considering Purchasing Interest and Post-Purchase Satisfaction

Takeshi Suzuki, Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Journal of Japan Industrial Management Association 64 ( 4E ) 570 - 578 2014.01 [Refereed]

　View Summary

The recommender system is an effective Web marketing tool that havve been used especially on electric commerce sites in recent years. The recommender system provides each user with a list of new recommended items that are predicted to be preferred by the user. Collaborative filtering is one of the most representative and powerful methods to predict user preference in the recommender system. Collaborative filtering measures the similarity of preference between users and uses it to decide items to be recommended. Based on previous researche on this method, user preference is considered to have two aspects: Purchasing interest for items and post-purchase satisfaction with items. However, the conventional methods do not consider the two different preferences at the same time. This paper suggests taking these two preferences into account and proposes a new method that allows users to choose the balance between them. The proposed method is evaluated through simulation experiments with MovieLens data. It demonstrates the effectiveness of our proposal in precision and average rating compared with a previous method.

DOI CiNii
Similarity Matrix Based on Random Forest for Clustering of Incomplete Data

Yuki Sanada, Takahiro Ooi, Takashi Ishida, Masayuki Goto

電子情報通信学会論文誌D J97-D ( 1 ) 239 - 243 2014.01 [Refereed]

CiNii
A Study on Learning Style in e-learning

Shigeichi Hirasawa, Masayuki Goto, Makoto Nakazawa, Takashi Ishida, Daiki Koizumi

National Conference of the Japan Society for Management Information (JASMIN) 2013 Autumn 41 - 44 2013.10

DOI
A Bayes Optimal Predicting Method of Bayesian Network with Visualization of Causal Relationship

Yusuke Takeyama, Takashi Ishida, Masayuki Goto

日本経営工学会論文誌 64 ( 3 ) 399 - 408 2013.10 [Refereed]

DOI
Text Classification using Similarity of Tree Sources Estimated from Bayes Coding Algorithm

Daiki Iwama, Takashi Ishida, Masayuki Goto

日本経営工学会論文誌 64 ( 3 ) 438 - 446 2013.10 [Refereed]

　View Summary

In this paper, we propose a method of text classification using a Bayes coding algorithm, one of the efficient data compression methods. The Bayes coding algorithm gives the Bayes optimal data compression over the tree source model class. When data is compressed by the Bayes coding algorithm, the probability structure of information sources is implicitly estimated from the compressed data. Therefore, we can expect that the implicit estimation of data compression can be utilized for other purposes, especially for the document classification problem. As for the document classification using data compression methods, ZIP format and context tree weighting methods have been proposed. However, these methods do not have Bayes optimal compression and use the compression ratio as a similarity measure between documents for classification. In the Bayes coding algorithm, a weighted mixture tree given by the compression phase can be used for estimated probability structure. Tree source is a class of Markov sources and it is possible to measure the divergence between the tree sources with the same structure. However, the Bayes coding algorithm outputs different tree structures based on the data sequence to be compressed. Since the tree structures derived from documents are different from each other, it is difficult to measure the divergence between them just as it is. This paper proposes a new method to change the structures of weighted mixture trees into the same tree structure to be able to measure the divergence. Using the divergence between trees estimated by documents, the documents can be classified. Moreover, the effectiveness of the proposed method is clarified via a simulation experiment for the document classification with natural data.

DOI CiNii
Multi-valued Document Classification Based on Generalized Bradley-Terry Classifiers Utilizing Accuracy Information

Tairiku Ogihara, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Gou Hosoya

China-USA Business Review 12 ( 9 ) 911 - 917 2013.09 [Refereed]
A Study on Evaluation of Model-based Collaborative Filtering Using Agent-based Simulation

Yusuke Izawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

経営情報学会誌 22 ( 2 ) 95 - 106 2013.09 [Refereed]

CiNii
A Study on Document Classification Method with Containig Unknown Categories

Takanori Arakawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

電子情報通信学会論文誌D J96-D ( 8 ) 1956 - 1959 2013.08 [Refereed]

CiNii
Rate-compatible Punctured LDPC Codes with Two Subgraphs

Gou Hosoya, Keishi Osada, Masayuki Goto

Far East Journal of Electronics and Communications 10 ( 2 ) 83 - 104 2013.06 [Refereed]
Information Analysis and Processing in Industrial Engineering

Masayuki Goto

経営システム 23 ( 1 ) 48 - 57 2013.04 [Invited]

Authorship：Lead author, Last author, Corresponding author
A Predictive Model of Number of Customers for Restaurant Chain Based on Bayesian Model Averaging

Masayuki Goto, Yoichi Komiya, Takashi Ishida, Tadayuki Masui

Innovation and Supply Chain Management 6 ( 3 ) 91 - 98 2012.09 [Refereed]

Authorship：Lead author
An Optimal Weighting Method in Supervised Learning of Linguistic Model for Text Classification

Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

Industrial Engineering & Management Systems Vol.11 ( No.1 ) 87 - 93 2012.03 [Refereed]

DOI
Interactive Genetic Algorithm to Estimate Weight Parameters of Evaluation Function

Eitaro Ishikawa, Takashi Isida, Masayuki Goto

電子情報通信学会論文誌D Vol.J94-D ( No.11 ) 1888 - 1898 2011.11 [Refereed]

CiNii
A Proposal of Extended Cosine Measure for Distance Metric Learning in Text Classification

Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ( IEEE SMC2011 ) 2011.10 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI

Scopus

18

Citation

(Scopus)
Report: Nepal-Japan Collaborative Field Study in Nepal

Itaru Sugano, Masashi Kobatake, Mai Sasaki, Yushiro Suzuki, Yuko Ushiki, Akira Okada, Hom B. Rijal, Manita Shrestha, Masayuki Goto, Brenda Bushell

Journal of Development Studies, National College, Samriddhi 2 ( 1 ) 48 - 51 2011.04 [Refereed]
A Pilot Study for the Construction of Sustainable Community Indicators in Rural Nepal

Brenda Bushell, Nozomi Imai, Mari Naitoh, Masayuki Goto

Interdisciplinary Environmental Review 11 ( 4 ) 303 - 321 2011 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Educating for Sustainability: A Pilot Study in an Elementary School in Rural Nepal

Brenda Bushell, Nozomi Imai, Mari Naitoh, Masayuki Goto

Interdisciplinary Environmental Review 12 ( 1 ) 12 - 23 2011 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
A Study on Improvement of Delivery Efficiency for Home Delivery Service

Miho Suzuki, Tomoe Tomita, Masayuki Goto, Tadayuki Masui

経営情報学会誌 19 ( 3 ) 235 - 258 2010.12 [Refereed]

CiNii
On a New Model for Automatic Text Categorization Based on Vector Space Model

Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Takashi Ishida, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics ( IEEE SMC2010 ) 3152 - 3159 2010.10 [Refereed]

DOI
A Theoretical Analysis of Document Classification based on a High-dimensional Vector Space Model : Asymptotic Analysis of Classification Performance and Distance Measures

Masayuki Goto, Takashi Ishida, Makoto Suzuki, Shigeichi Hirasawa

日本経営工学会論文誌 61 ( 3 ) 97 - 106 2010.08 [Refereed]

Authorship：Lead author, Corresponding author

　View Summary

Problems associated with document classification, an important application of text mining of text data, are focused on in this paper. There have been many models and algorithms proposed for text classification; one of these is a technique using a vector space model. In these methods, a digital document is represented as a point in the vector space which is constructed by morphological analysis and counting the frequency of each word in the document. In the vector space model, the documents can be classified using the distance measure between documents. However, there are specific characteristics in the vector space model for document classification. Firstly, it is not easy to automatically remove unnecessary words completely. The existence of unnecessary words is one of the characteristics of the text mining problems. Secondly, the dimensions of the word vector space are usually huge in comparison to the number of words appearing in a document. Although the frequencies of words appearing in a document could be small in many cases, many kinds of such words with small frequency can usually be used to classify the documents. In this paper, we evaluate the performance of document classification in the case where unnecessary words are included in the word set. Moreover, the performance of the distance measure between documents in a large dimensional word vector space is analyzed. From the asymptotic results about the distance measure, we can provide an explanation of the fact given in many experiments that classification using the empirical distance between documents calculated via the cosine measure is not particularly bad. It is also suggested that the KL-divergence is not useful for text mining problems.

CiNii
Developing Effective Multimedia Educational Contents: Research and Design

Brenda Bushell, Keiko Shimizu, Manami Shiihashi, Yoshiteru Takinoiri, Masayuki Goto, Akira Okada, Kuniko Yoshida

東京都市大学環境情報学部情報メディアセンタージャーナル 11 ( 11 ) 79 - 91 2010.04

CiNii
Development of Multimedia Environmental Educational Content by Cyber-Nepal Project

ブレンダブッシェル, 後藤正幸, 岡田啓

東京都市大学環境情報学部情報メディアセンタージャーナル 10 ( 10 ) 28 - 33 2009.04

CiNii
A Study on Brand Image Measurement Method Using Web Search Engine

中村徹, 富田大介, 後藤正幸

東京都市大学環境情報学部情報メディアセンタージャーナル 10 ( 10 ) 119 - 127 2009.04

CiNii
A Study on Customer Loyalty Improvement Factor for Professional Baseball

坂田和典, 田中慶二, 後藤正幸

東京都市大学環境情報学部情報メディアセンタージャーナル 10 ( 10 ) 109 - 118 2009.04

Authorship：Last author

CiNii
A Study of Quantification Method for Important Factors Based on Customer Loyalty Structure Diagram

三川健太, 増井忠幸, 後藤正幸

日本経営工学会論文誌 59 ( 5 ) 365 - 375 2008.12 [Refereed]

DOI
A Study on Construction Support for Web Sites using an Affiliate Program Based on Intellectual Structuring and Feature Analysis

斉藤倫克, 後藤正幸

日本経営工学会論文誌 59 ( 2 ) 145 - 154 2008.06 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
高齢者のパソコン学習の継続性を考える −第3回高齢者パソコン教室の事例から−

野田琢海, 中村雅子, 後藤正幸

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 9 ( 9 ) 120 - 130 2008.04

Authorship：Last author

CiNii
高齢者向けPC教室における学生ボランティアのベネフィット分析に関する研究

渡部大樹, 後藤正幸, 中村雅子

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 9 ( 9 ) 111 - 119 2008.04

CiNii
宿泊施設の戦略構築を支援するユーザレビュー分析に関する一考察

田邊亘, 後藤正幸

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 9 ( 9 ) 91 - 101 2008.04

Authorship：Last author

CiNii
中古車の価格モデルとユーザベネフィット分析に関する研究

田中慶二, 富田大介, 後藤正幸

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 9 ( 9 ) 102 - 110 2008.04

Authorship：Last author

CiNii
物流プロセスにおける商品1点あたり二酸化炭素排出量の算定法

増井忠幸, 後藤正幸, 吉藤智一

武蔵工業大学環境情報学部紀要 9 6 - 16 2008.02

CiNii
Statistical Evaluation of Measure and Distance on Document Classification Problems in Text Mining

Masayuki Goto, Takashi Ishida, Shigeich Hirasawa

IEEE International Conference on Computer and Information Technology ( CIT2007 ) 674 - 679 2007.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

DOI
Study of a Structure Analysis Method for Customer Loyalty Based on Text Data

三川健太, 高橋勉, 後藤正幸

日本経営工学会論文誌 58 ( 3 ) 183 - 192 2007.08 [Refereed]

DOI
A Mixed Distribution System of Direct and Relay Delivery Methods Based on an Analogy of Milk-run Logistics

Masayuki Goto, Tadayuki Masui, Nobuhiko Tawara

Journal of Japan Industrial Management Association 58 ( 2 ) 79 - 86 2007.06 [Refereed]

　View Summary

This paper proposes a new physical distribution model to express a mixed system of direct and relay delivery methods from the manufacturer to the shop. The direct and relay delivery methods should be selected and appropriately applied depending on the situations. However, a system with the intermediate characteristics of these two methods may be effective for some settings in practice and is proposed in this paper. This method is based on an analogy of the milk-run distribution method. Milk-run logistics is a method such that the manufacturer's trucks begin at the factory, move to suppliers, collect parts at each supplier's plant, and return to the factory instead of the usual distribution by suppliers. Though milk-run logistics is an effective method as an inbound logistics system, this paper identifies how an effective distribution system can be constructed for outbound logistics. A basic system model is shown for a distribution model with three layers, including an analysis of the model by Z transform. From the numerical examples, the effectiveness of the proposal is clarified. In the proposed system, the variances of inventories in the relay distribution center and shop can be reduced.

DOI CiNii
価格プレミアムの評価と要因分析手法に関する一考察

林翔希, 渡辺智幸, 後藤正幸

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 8 ( 8 ) 87 - 94 2007.04

Authorship：Last author

CiNii
高齢者向けパソコン教室を通した学習環境のデザイン

吉村友佑, 中村雅子, 後藤正幸

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 8 ( 8 ) 63 - 69 2007.04

Authorship：Last author

CiNii
孫との関係に着目した高齢者の主観的幸福感に関する研究

中村辰哉, 浜翔太郎, 後藤正幸

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 8 ( 8 ) 75 - 86 2007.04

CiNii
Targeting Partnerships Toward a Model of Community Waste Management: A Case Study in Nepal

Brenda Bushell, Masayuki Goto

Interdisciplinary Environmental Review 8 ( 2 ) 51 - 51 2006.12 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI
Properties of a Word-valued Source with a Non-prefix-free Word Set

Takashi Ishida, Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences E89A ( 12 ) 3710 - 3723 2006.12 [Refereed]

　View Summary

Recently, a word-valued source has been proposed as a new class of information source models. A word-valued source is regarded as a source with a probability distribution over a word set. Although a word-valued source is a nonstationary source in general, it has been proved that an entropy rate of the source exists and the Asymptotic Equipartition Property (AEP) holds when the word set of the source is prefix-free. However, when the word set is not prefix-free (non-prefix-free), only an upper bound on the entropy density rate for an i.i.d. word-valued source has been derived so far. In this paper, we newly derive a lower bound on the entropy density rate for an i.i.d. word-valued source with a finite non-prefix-free word set. Then some numerical examples are given in order to investigate the behavior of the bounds.

DOI

Scopus

3

Citation

(Scopus)
自然言語情報の分析手法と経営学的諸問題への応用

後藤正幸

武蔵工業大学環境情報学部紀要 8 94 - 104 2006.10

Authorship：Lead author, Last author, Corresponding author

CiNii
A Study on the Structure Analysis of a Logistics Information Model Based on UML

今剛士, 後藤正幸, 増井忠幸

日本経営工学会論文誌 57 ( 3 ) 243 - 252 2006.08 [Refereed]

DOI
An Evaluation of Joint Delivery System from the Viewpoint of Environmental Logistics

Yumi Kurishima, Akihisa Tanda, Masayuki Goto, Tadayuki Masui

The Proceedings of the 11th International Symposium on Logistics ( ISL2006 ) 439 - 445 2006.07 [Refereed]
A Study on the Logistic System with Environmental Efficiency and Economic Effectiveness

Masayuki Goto, Tadayuki Masui, Nobuyuki Kawai

The Proceedings of the 11th International Symposium on Logistics ( ISL2006 ) 432 - 438 2006.07 [Refereed]

Authorship：Lead author
Kathmandu: Women Tackle Solid Waste Management

Brenda Bushell, Masayuki Goto

Women & Environment, Women and Urban Sustainability No.70/71 60 - 62 2006.05 [Refereed]
インターネットを用いた大学間連携による遠隔授業の開発と評価

後藤正幸, 中澤真, 湯田亜紀, 三浦円, 大野昭彦, 萩原拓郎

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 7 ( 7 ) 6 - 13 2006.04

CiNii
環境英語を学ぶeラーニング教材開発とその評価

吉田国子, ブレンダ・ブッシェル, 後藤正幸, 松元崇子

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 7 ( 7 ) 14 - 19 2006.04

CiNii
高齢者向けパソコン教室の設計と運営による実践的教育

後藤正幸, 中村雅子, 倉田宏子, 田中愛子

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 7 ( 7 ) 36 - 45 2006.04

Authorship：Lead author

CiNii
The Nepal Project: Student-centered Learning as a Framework for Study Abroad

Brenda Bushell, Masayuki Goto, Naomi Hara

武蔵工業大学環境情報学部紀要 7 92 - 102 2006.02
A Study of Logistics Information System for Future Style of Physical Distribution

後藤正幸, 増井忠幸, 今剛士, 河合伸幸

日本設備管理学会誌 17 ( 4 ) 198 - 209 2006.02 [Refereed]

Authorship：Lead author

CiNii
ネパールと連携した環境教育コンテンツの構築による実践教育

後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル, 原直美

CIEC コンピュータ&エデュケーション 19 70 - 74 2005.12 [Refereed]

DOI
オーストラリア熱帯雨林保全プログラムにおける環境教育と情報教育との相乗効果について

後藤正幸, 小堀洋美

CIEC コンピュータ&エデュケーション 18 57 - 68 2005.05 [Refereed]

Authorship：Lead author

DOI CiNii
大学の情報系授業における学生アンケートの分析

石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

CIEC コンピュータ&エデュケーション 18 152 - 157 2005.05 [Refereed]

DOI CiNii
Construction of Education Modules: The Cyber Nepal Project

Masayuki Goto, Brenda Bushell, Naomi Hara

Journal of the Center for Information Studies 6 ( 6 ) 22 - 29 2005.04 [Refereed]

CiNii
サイバー・オーストラリア熱帯雨林プロジェクトの実施とその教育効果

後藤正幸, 小堀洋美

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 6 ( 6 ) 10 - 21 2005.04

Authorship：Lead author

CiNii
初級プログラミング科目を対象とした学内遠隔教育とその効果

後藤正幸, 大野明彦, 萩原拓郎, 横井利彰

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 6 ( 6 ) 30 - 37 2005.04

Authorship：Lead author

CiNii
リハビリテーション・データベース開発−Healthcare Qualityとリスク調整アウトカム評価−

太田久彦, 小林順子, 木村哲彦, 高倉保幸, 陶山哲夫, 高橋邦泰, 後藤正幸

日本リハビリテーション病院施設協会誌 Vol.6 158 - 162 2004.12 [Refereed]
ネットワークを活用した中小企業の技術マーケティング

後藤正幸, 増井忠幸, 渡邊法比古

武蔵工業大学環境情報学部, 情報メディアセンタージャーナル 5 ( 5 ) 44 - 51 2004.03 [Invited]

CiNii
階層型意思決定モデル（AHP）と統計学的考察

後藤正幸

武蔵工業大学環境情報学部紀要 5 77 - 88 2004.02

Authorship：Lead author, Last author, Corresponding author

CiNii
リハビリテーション診療データベースの開発(1) −身体機能・ADL評価−

小林順子, 太田久彦, 木村哲彦, 伊藤高司, 後藤正幸, 大久保寛基, 大成尚

医療情報学 23 375 - 376 2003.11 [Refereed]
リハビリテーション診療データベースの開発(2) −治療の記述と「治療対効果」の分析−

太田久彦, 小林順子, 木村哲彦, 伊藤高司, 後藤正幸, 大久保寛基, 大成尚

医療情報学 23 377 - 378 2003.11 [Refereed]
Representation Method for a Set of Documents from the Viewpoint of Bayesian Statistics

Masayuki Goto, Takashi Ishida, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on System, Man and Cybernetics ( SMC2003 ) 4637 - 4642 2003.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

DOI
A Source Model with Probability Distribution over Word Set and Recurrence Time Theorem

Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEICE Transactions of Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences E86A ( 10 ) 2517 - 2525 2003.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

　View Summary

Nishiara and Morita defined an i.i.d. word-valued source which is defined as a pair of an i.i.d. source with a countable alphabet and a function which transforms each symbol into a word over finite alphabet. They showed the asymptotic equipartition property (AEP) of the i.i.d. word-valued source and discussed the relation with source coding algorithm based on a string parsing approach. However, their model is restricted in the i.i.d. case and any universal code for a class of word-valued sources isn't discussed. In this paper, we generalize the i.i.d. word-valued source to the ergodic word-valued source which is defined by an ergodic source with a countable alphabet and a function from each symbol to a word. We show existence of entropy rate of the ergodic word-valued source and its formula. Moreover, we show the recurrence time theorem for the ergodic word-valued source with a finite alphabet. This result clarifies that Ziv-Lempel code (ZL77 code) is universal for the ergodic word-valued source.
中小企業の新たな技術マーケティング

渡邊法比古, 後藤正幸

経営システム 13 ( 3 ) 109 - 113 2003.10 [Invited]

Authorship：Last author

CiNii
The Research of Decision Models That Production and Sales are Integrative for Production Switching

森雅俊, 後藤正幸

日本経営工学会論文誌 54 ( 1 ) 27 - 35 2003.04 [Refereed]

Authorship：Last author

DOI CiNii
A Study on Weight Estimation of Analytic Hierarchy Process Using the Weighted Least Squares Method

村山直人, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会論文誌 53 ( 5 ) 368 - 377 2002.12 [Refereed]

DOI
On Universality of Both Bayes Codes and Ziv-Lempel Codes for Sources which Emit Data Sequence by Block Unit

石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会論文誌 A J84-A ( 9 ) 1167 - 1178 2001.09 [Refereed]

CiNii
An Analysis of the Difference of Code Lengths Between Two-step Codes based on MDL Principle and Bayes Codes

Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEEE Transactions on Information Theory 47 ( 3 ) 927 - 944 2001.03 [Refereed]

Authorship：Lead author

　View Summary

In this paper, we discuss the difference in code lengths between the code based on the minimum description length (MDL) principle (the MDL code) and the Bayes code under the condition that the same prior distribution is assumed for both codes. It is proved that the code length of the Bayes code is smaller than that of the MDL code by o(1) or O(1) for the discrete model class and by O(1) for the parametric model class. Because we can assume the same prior for the Bayes code as for the code based on the MDL principle, it is possible to construct the Bayes code with equal or smaller code length than the code based on the MDL principle. From the viewpoint of mean code length per symbol unit (compression rate), the Bayes code is asymptotically indistinguishable from the MDL two-stage codes.

DOI

Scopus

6

Citation

(Scopus)
An Analysis on Error Rate of Statistical Model Selection Based on Bayes Decision Theory

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

日本経営工学会誌 50 ( 6 ) 639 - 650 2000.06 [Refereed]

Authorship：Lead author

　View Summary

Statistical model selection is one of the most important problems in statistics, and many works have left essential results. The conventional information criteria for model selection, such as the Akaike information criterion (AIC), the Bayesian information criterion (BIC), and minimum description length (MDL) were derived from different viewpoints. Many other model selection criteria have also been reported from various viewpoints. On the other hand, if we specify the model class and assume prior probabilities, then we can acquire Bayes optimal model selection for a finite number of samples based on Bayes decision theory. Furthermore, we can assume the various loss function adapting the purpose of model selection for practical cases. In this paper, we analyze the asymptotic properties of stasistical model selection based on Bayes decision theory. At first, we formulate Bayes optimal solution based on Bayes decision theory. In this formulation, we introduce the general loss function for practical problems. Moreover, we analyze the upper limits of the error rate of the model selection.

DOI CiNii
Asymptotic Normality of Extended Posterior Density Functions with Loss Functions

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会論文誌A J83-A ( 6 ) 639 - 650 2000.06 [Refereed]

CiNii
A Study on Bayes Optimal Prediction for Linear Regression Models

鈴木友彦, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会誌 51 ( 1 ) 59 - 69 2000.04 [Refereed]

　View Summary

In this paper, we propose an asymptotic Bayes optimal prediction algorithm for linear regression model, which reduces complexity in terms of calculation. In the field of industrial engineering, linear regression analyses are mainly applied to statistical quality control and demand forecasting, owing to effectiveness of control, prediction, analysis of structure, and so on. Recently, statistical model selection has been studied as a method of estimation for linear regression models, and applied to various problems of prediction. The statistical model selection is to select a particular model out of all candidates which include the true probabilistic model. The conventional criteria for model selection are F-value, FPE and information criteria; for example, AIC, BIC, and MDL. The mainly purposes of statistical model selection are to detect the true probability model, predict for future observations, and compress the data. Since statistical model selection has many applications, it has been studied not only in the field of statistics but also in various fields of science such as information theory, automatical control theory, and so on. In the case of estimation of the linear regression model by statistical model selection, generally, a particular model is selected by information criterion based on a previous observation from all candidates. In the linear regression analysis, the model class is a set of the combination of explanatory variables. However, in the case of prediction, it is not necessary to select a particular model. IN this case, the purpose of prediction is to acquire the accuracy estimator of the future observation. Therefore, previous studies using statistical model selection for prediction may be insufficient. On the other hand, the prediction method based on Bayes decision theory has been reported in various fields. In this method, predictions using the mixture model, which is mixing all candidates, are acquired as Bayes optimal solution, which minimizes the Bayesian mean square error. For this reason, we apply the mixture model for the linear regression models for prediction. We, at first, show that prediction by the mixture model is Bayes optimal prediction. However, it is difficult to strictly calculate the mixture probability because of the integration complexity on the parameter space. Therefore, we propose a new prediction method which removes the integration on account of reducing the complexity. Strictly speaking, we propose an asymptotic Bayes optimal prediction, which calculates the asymptotic posterior predictive distribution; i.e., mixture model. At last, we verify the effectiveness of the proposal through the simulation experiments.

DOI CiNii
Almost Sure and Mean Convergence of Extended Stochastic Complexity

Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences E82A ( 10 ) 2129 - 2137 1999.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

　View Summary

We analyse the extended stochastic complexity (ESC) which has been proposed by K. Yamanishi. The ESC can be applied to learning algorithms for on-line prediction and batch-learning settings. Yamanishi derived the upper bound of ESC satisfying uniformly for all data sequences and that of the asymptotic expectation of ESC. However, Yamanishi concentrates mainly on the worst case performance and the lower bound has not been derived. In this paper, we show some interesting properties of ESC which are similar to Bayesian statistics: the Bayes rule and the asymptotic normality. We then derive the asymptotic formula of ESC in the meaning of almost sure and mean convergence within an error of o(1) using these properties.
A Study of Periodical Ordering System to Control the Cost Occurred from Variances

西島淳, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会誌 50 ( 4 ) 207 - 215 1999.10 [Refereed]

　View Summary

For production-inventory systems based on periodical ordering systems, it is important to control variances in order quantity and inventory. Therefore, a periodical ordering system based on optimal control theory has been proposed. The criterion of the ordering system is the weighted summation of those variances. The formula of order minimizes the criterion, and optimal order quantity can be calculated for every period. However, it is rational for the ordering system to minimize the cost function in practice. If variance in inventory is large, then a shortage or remainder of inventory would occur and inventory cost would rise. If variance in order quantity is large, then production loss and extra production costs would rise. In this paper, we formulate a periodical ordering system minimizing the cost function that depends on variances in order quantity and inventory. We show a method for searching the formula to calculate the optimal order quantity. This solution is based on optimal control theory for a linear system with colored noise.

DOI CiNii
A Study of Parametric Estimation in Contingency Tables

菊池淑子, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会誌 50 ( 3 ) 163 - 170 1999.08 [Refereed]

　View Summary

In this paper, we consider the contingency table as a two-way classification with binomial distribution at each of the cells. The contingency table is useful for many practical cases in the field of the quality control, market research, and so on. In the analysis of data of the contingency table, the probabilistic models with parameters are assumed at each cell and the parameters are estimated from observations (data sets). In the case of binomial distribution, the parameters are the probabilities of each cell. The maximum likelihood estimator (MLE) for each cell is one of the parameter estimators. However, the precision of the MLE may not be sufficient when the sample size is small. On the other hand, if we previously assume the prior density on parameter space, we can formulate Bayes optimal estimation of the parameter with the square error loss function. This estimator is Bayes optimal for the finite sample. The another way for precise estimation is to estimate the parameter after the hypothesis, such that the parameter of some cell is equal to that of another cell. If the hypothesis is correct, the estimation error may be reduced rather than parameters being independently estimated at each cell. If we can previously assume a hypothetical set, a hypothesis may be selected from the observations, but in a true hypothesis, the set is unknown. In such a method, although we can regard a hypothesis as a model, this method can be formulated based on the statistical model selection problem, and we can apply conventional information criteria to select the model. However, in Bayes decision theory, the selection of a model is not optimal for prediction. We can formulate Bayes optimal estimator on the condition that the set of candidates of the models is given. In this paper, we propose a method to predict future observations and estimate the parameter values at each cell based on Bayes optimal solution, which uses a mixture model of all candidates. That is, we shall show that the method using the mixture model is Bayes optimal solution with the square error loss function for the parameter estimation similar to the prediction problem. Moreover, we shall show a practical algorithm to calculate Bayes optimal estimator using a mixture model assuming Bata distribution and uniform distribution as the prior distributions for the parameter space and model class, respectively. Through the simulation experiment, we shall show the properties of the proposed method for parameter estimation.

DOI CiNii
A Study on Difference of Codelength between Codes based on MDL Principle and Bayes Codes for Given Prior Distributions

Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

電子情報通信学会論文誌 A J82-A ( 5 ) 698 - 708 1999.05 [Refereed]

Authorship：Lead author
A Note on Variable to Fixed-Length Codes without Error Propagation for Markov Sources

Masaru Kimura, Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

電子情報通信学会論文誌 A J82-A ( 5 ) 736 - 741 1999.05 [Refereed]

CiNii
Statistical Model Selection Based on Bayes Decision Theory and Its Application to Change Detection Problem

Masayuki Gotoh, Shigeichi Hirasawa

International Journal of Production Economics 60-61 629 - 638 1999.04 [Refereed]

Authorship：Lead author

　View Summary

The statistical model selection problems are discussed, and the criterion based on the Bayes decision theory for the detection of the true model is derived. We propose a new Bayesian model selection scheme, which can detect the change points of the parameter of the information source and also estimate each unknown parameter. In this paper, we formulate the Bayes optimal solution of the change detection problem, and analyze its property of the consistency.

DOI

Scopus

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Citation

(Scopus)
A Generalization of B.S. Clarke and A.R. Barron's Asymptotics of Bayes Codes for FSMX Sources

Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences E81A ( 10 ) 2123 - 2132 1998.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

　View Summary

We shall generalize B.S. Clarke and A.R. Barron's analysis of the Bayes method for the FSMX sources. The FSMX source considered here is specified by the set of all states and its parameter value. At first, we show the asymptotic codelengths of individual sequences of the Bayes codes for the FSMX sources. Secondly, we show the asymptotic expected codelengths. The Bayesian posterior density and the maximum likelihood estimator satisfy asymptotic normality for the finite ergodic Markov source, and this is the key of our analysis.
Analysis of Push and Pull-Type Production Systems Characteristics in Terms of Difference in Ordering Cycle Periods

加藤宏幸, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会誌 49 ( 3 ) 127 - 134 1998.09 [Refereed]

　View Summary

With conventional models, in order to compare the properties of push-type production systems with those of pull-type systems, in previous works it was assumed that the ordering cycle period of the push-type system was equal to that of the pull-type system. The ordering cycle period of the push-type system is, however, usually different from that of the pull-type system in actual use. For example, the ordering cycles of the push and pull-type systems may be given every day and every three hours, respectively. The results of previous works with the same ordering cycle period cannot be applied to the above practical cases. In this paper we propose a new model in order to compare the properties of the push and pull-type systems under condition that the ordering cycle period may be different. The criteria in this paper are variances in inventory and order quantity. This is because we want to investigate the essence of the behaviors of the production systems. At first, we formulate optimal push and pull-type production systems. Secondly, we formulate a demand model in order to consider the differences in the ordering cycle periods, and apply this model to both systems. Finally, we evaluate the performance through numerical analysis. We analyze the rate of the ordering cycle period coinciding with the evaluated value of the push-type system with that of the pull-type system, which is denoted by τ^*. As the result, we show that the effect of τ to the variances is very strong. If autocorrelation of the demand is strong, then τ^* is large, however, if the autocorrelation is weak, then τ^* is smaller than 2.

DOI CiNii
On Error Rates of Statistical Model Selection Based on Information Criteria

Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Symposium on Information Theory ( IEEE ISIT98 ) 1998.08 [Refereed]

Authorship：Lead author

DOI

Scopus
A Study on a Method Improving Efficiency of Search Based on Conjugate Gradient Method

吉田隆弘, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会誌 48 ( 5 ) 257 - 263 1997.12 [Refereed]

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BP (Back Propagation) learning algorithm based on Conjugate Gradient Method is an effective method for high-speed learning. This method has originally been introduced for the problem to minimize the quadratic function and is guaranteed to converge to it in the number of times equal to the search surface dimensions. It is also applied as it is to a generalized function like BP learning algorithm, because in this case too, it can approximate locally to a quadratic function. However, it fails to converge in the number of times equal to the search dimensions in this case, requiring the step to take the second approximation process after the search dimensions reached a certain number. This step is called "Restart". However, this method occasionally falls into local minimal depending on search surface, because it locally approximates a generalized function to a quadratic function. The cause is considered that it continues searching until its number of times reaches the conventionally determined number of times before the restart, even if the approximation to a quadratic function is low in precision ; therefore this restart method is considered to improve the search efficiency when the quadratic function approximation is low in precision. We therefore propose an efficient learning algorithm based on Conjugate Gradient Method. The method proposed here can decide whether the restart is needed according to new parameters which evaluate the quadratic approximation accuracy at every search point. We call the proposed method "An improved Conjugate Gradient Method".

DOI CiNii
On Bayesian Optimal Prediction Based on Mixture Model of Multilayer Neural Networks

橋川弘紀, 後藤正幸, 俵信彦

電子情報通信学会誌 D-II 80 D-II ( 7 ) 1919 - 1928 1997.07 [Refereed]
A Study on Difference of Codelengths between MDL Codes and Bayes Codes on Case Different Priors Are Assumed

Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Symposium on Information Theory ( IEEE ISIT97 ) 1997.06 [Refereed]

Authorship：Lead author

DOI

Scopus
有色雑音を持つ確率システムの最適制御則と定期発注システムへの適用

後藤正幸, 内園みどり, 俵信彦

日本経営工学会誌 47 ( 2 ) 107 - 116 1996.06 [Refereed]

Authorship：Lead author, Corresponding author

　View Summary

The objective of this paper is to formulate the optimal control system for the linear system with colored noise and to apply to the periodical ordering system for the push-type production and inventory systems, which provides the possible procedure to control both the variances of order quantity and inventory. This system realizes the optimization of the criterion of the weighted sum of the variances of production and inventory. For the extension to the solution of multi-stage process and of the case the demand is not stationary, it is necessary to formulate the control system by the optimal control theory. However, the optimal regulator control which is the conventional optimal control theory can be applied directly to the system with colored noise. In this paper, we propose the new formulation of this problem and the application to the production and inventory control system.

DOI CiNii
A Formulation by Minimization of Differential Entropy for Optimal Control System

Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa, Nobuhiko Tawara

IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics Communications and Computer Sciences E79A ( 4 ) 569 - 577 1996.04 [Refereed]

Authorship：Lead author

　View Summary

This paper proposes a new formulation which minimizes the differential entropy for an optimal control problem. The conventional criterion of the optimal regulator control is a standard quadratic cost function E[M{x(t)}(2) + N{u(t)}(2)], where x(t) is a state variable, u(t) is an input value, and M and N are positive weights. However, increasing the number of the variables of the system it is complex to find the solution of the optimal regulator control. Therefore, the simplicity of the solution is required. In contrast to the optimal regulator control, we propose the minimum entropy control which minimizes a differential entropy of the weighted sum of x(t) and u(t). This solution is derived on the assumptions that the linear control and x(t)u(t) less than or equal to 0 are satisfied. As the result, the formula of the minimum entropy control is very simple and clear. This result will be useful for the further work with multi variables of simple control formulation.
FK型発注システムによる定期発注システムの統一的考察

後藤正幸, 内園みどり, 俵信彦

日本経営工学会誌 46 ( 6 ) 565 - 572 1996.02 [Refereed]

Authorship：Lead author, Corresponding author

DOI
最適レギュレータに基づく定期発注システムに関する研究

田村嘉浩, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会誌 46 ( 6 ) 542 - 549 1996.02 [Refereed]

DOI
変傾共役勾配法によるBP学習の安定化と高速化

後藤正幸, 開沼泰隆, 俵信彦

日本経営工学会誌 46 ( 2 ) 152 - 158 1995.06 [Refereed]

Authorship：Lead author, Corresponding author

DOI CiNii
共役勾配法を導入したBP学習における安定化に関する研究

後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会誌 46 ( 1 ) 70 - 77 1995.04 [Refereed]

Authorship：Lead author, Corresponding author

DOI

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Books and Other Publications

ビジネス統計のための基礎理論

後藤正幸( Part： Sole author)

オデッセイコミュニケーションズ 2023.02 ISBN: 9784908327155
Introduction to Data Science

Masao Ueda, Masayuki Goto( Part： Joint author)

Chugh Publications 2022.12 ISBN: 9784641166110
人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用

情報機構( Part： Contributor)

情報機構 2016.06 ISBN: 9784865021110
ビジネス統計～統計基礎とエクセル分析

後藤正幸, 辻本将晴, 玄場公規( Part： Joint author)

オデッセィコミュニケーションズ 2015.05
入門パターン認識と機械学習

後藤正幸, 小林学( Part： Joint author)

コロナ社 2014.04 ISBN: 9784339024791
確率統計学

須子統太, 鈴木誠, 浮田善文, 小林学, 後藤正幸( Part： Joint author)

オーム社 2010.09 ISBN: 9784274209130

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Presentations

Follow up survey on the effect of the education program through Nepal field applying the concept of active learning

Haruka Yamashita, Manita Shresta, Sugihara Masaaki, Masayuki Goto

Japan Society for Educational Technology, 2023 Spring Conference

Presentation date： 2023.03

Event date：
2023.03

　

　
Analysis of the internal effects of collaborative education programs with Japanese universities on the university students in Nepal

Manita Shrestha, Haruka Yamashita, Sugihara Masaaki, Masayuki Goto

Japan Society for Educational Technology, 2023 Spring Conference

Presentation date： 2023.03

Event date：
2023.03

　

　
弱教師あり学習におけるラベル修正のためのクエリアルゴリズムに関する一考察

宋林シン, 楊添翔, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.12

Event date：
2022.11

-

2022.12
ミニバッチ学習によるスケーラブルな隠れセミマルコフモデルの推定手法に関する一考察

高尾洋佑, 山極綾子, 山下遥, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.12

Event date：
2022.11

-

2022.12
入力依存の分散を考慮したベイズ最適化によるビジネス施策決定モデルの提案

良川太河, 阪井優太, 楊添翔, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.12

Event date：
2022.11

-

2022.12
トピック分布を活用した文脈付きバンディットアルゴリズムによる施策決定法

松苗亮汰, 山極綾子, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.12

Event date：
2022.11

-

2022.12
SHAP値を活用した機械学習による店舗販売データに基づく商品間の関係性分析モデルに関する一考察

石倉滉大, 阪井優太, 吉開朋弘, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.12

Event date：
2022.11

-

2022.12
複数のECマーケティング施策を対象とした観察データに基づく効果推定手法

坪井優樹, 阪井優太, 清水良太郎, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.12

Event date：
2022.11

-

2022.12
BERTの特徴量抽出に基づく製品レビュー分析モデルに関する一考察

山下皓太郎, 山極綾子, 蓮本恭輔, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.12

Event date：
2022.11

-

2022.12
クレジットカードへの予測切り替え期間を用いたユーザ分析モデルに関する一考察

大久保亮吾, 阪井優太, 立花徹也, 長坂典香, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

-

2022.12
知識グラフと強化学習に基づく説明可能な推薦のための効率的な経路探索アルゴリズム

楊冠宇, 清水良太郎, 山極綾子, 後藤正幸

第45回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2022)

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

-

2022.12
多様な画像ランキングを出力可能なDNNモデルの構築法に関する一考察

山極綾子, 後藤正幸

日本計算機統計学会第36回シンポジウム（富山国際会議場）

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
多言語レビューによる宿泊施設の海外旅行者向けのサービス品質向上に関する研究

森本貫太, 楊添翔, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
埋め込み空間における推薦領域を考慮した推薦アイテム獲得手法の提案

天野智貴, 清水良太郎, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
Hawkes過程を用いた暗号資産の取引状況分析手法に関する一考察

増田雅樹, 山極綾子, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
潜在的な関係性の違いを考慮した知識グラフによる推薦システムの一考察

中村太祐, 阪井優太, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
機械学習に基づくファッション特有の曖昧な表現を自動的に解釈するためのシステム

清水良太郎, 斎藤侑輝, 松谷恵, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
選択データを用いた敵対的訓練によるドメイン適応に関する一考察

木村恵悟, 坪井優樹, 阪井優太, 後藤正幸

日本計算機統計学会第36回シンポジウム（富山国際会議場）

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
離反確率に基づく施策対象ユーザ選定手法に関する一考察

中村友香, 佐々木北都, 後藤正幸

日本計算機統計学会第36回シンポジウム（富山国際会議場）

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
CNNを用いた能動学習におけるラベル付与データの選択手法に関する一考察

益田恵里花, 山田晃輝, 清水良太郎, 後藤正幸

日本計算機統計学会第36回シンポジウム（富山国際会議場）

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
SHAP値を用いたクラスタリングによる顧客セグメンテーション手法の提案

清水成, 中村友香, 山極綾子, 後藤正幸

日本計算機統計学会第36回シンポジウム（富山国際会議場）

Presentation date： 2022.11

Event date：
2022.11

　

　
多大学連携型オンライン反転ゼミの設計とその教育効果

後藤正幸, 小林学, 守口剛, 関庸一, 鈴木秀男, 生田目崇, 中田和秀, 石垣綾, 上田雅夫, 佐藤公俊, 三川健太, 山下遥, 田尻裕

第21回情報科学技術フォーラム（FIT2022）

Presentation date： 2022.09

Event date：
2022.09

　

　
反転ゼミ形式による多大学で連携するオンライン研究交流の試み ― データサイエンス領域のオンラインゼミを事例として ―

後藤正幸, 小林学, 守口剛, 関庸一, 鈴木秀男, 生田目崇, 中田和秀, 石垣綾, 上田雅夫, 佐藤公俊, 三川健太, 山下遥, 田尻裕

2022 PCカンファレンス

Presentation date： 2022.08

Event date：
2022.08

　

　
強調データの拡張学習によるBiterm Topic Model の解釈性向上法に関する一考察

西田有輝, 楊添翔, 山下遥, 後藤正幸

第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022）, 3E3-GS-2-02

Presentation date： 2022.06

Event date：
2022.06

　

　
目的関数値の悪化を抑制するベイズ最適化に基づくオンライン学習に関する一考察

中村友香, 良川太河, 山極綾子, 後藤正幸

第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022） ,2C5-GS-2-05

Presentation date： 2022.06

Event date：
2022.06

　

　
専用アプリ上の質問データに基づく子育てライフステージの課題変化分析に関する一考察

山田晃輝, 山極綾子, 高尾洋佑, 後藤正幸

第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022）, 2L1-GS-2-01

Presentation date： 2022.06

Event date：
2022.06

　

　
Collaborative Metric Learningに基づく推薦リストの意外性向上手法に関する一考察

米田安希子, 松苗亮汰, 山下遥, 後藤正幸

第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022）, 1A4-GS-2-03

Presentation date： 2022.06

Event date：
2022.06

　

　
Ladder Networkによる半教師有り学習に基づくユーザ属性予測モデルに関する一考察

竹内瑞生, 今福太一, 阪井優太, 後藤正幸

第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022）, 1A4-GS-2-01

Presentation date： 2022.06

Event date：
2022.06

　

　
隠れセミマルコフモデルに基づくユーザの興味持続性を考慮したアイテム分析手法に関する一考察

土屋希琳, 坪井優樹, 清水良太郎, 後藤正幸

第36回人工知能学会全国大会（JSAI2022）, 1A4-GS-2-04

Presentation date： 2022.06

Event date：
2022.06

　

　
BERTによる特徴抽出を駆使した商品レビュー分析モデルに関する一考察

山下皓太郎, 雲居玄道, 蓮本恭輔, 後藤正幸

情報処理学会第84回全国大会

Presentation date： 2022.03

Event date：
2022.03

　

　
ベイズ最適化に基づく最適パラメータ探索法の研究動向と課題に関する一考察

良川太河, 小林学, 後藤正幸

情報処理学会第84回全国大会

Presentation date： 2022.03

Event date：
2022.03

　

　
構成的符号化を用いたECOCの一構成法（続）

平澤茂一, 雲居玄道, 八木秀樹, 小林学, 後藤正幸, 稲積宏誠

情報処理学会第84回全国大会

Presentation date： 2022.03

Event date：
2022.03

　

　
ハウスホルダーフローを導入したEmbedded Topic Modelに関する一考察

松苗亮汰, 山極綾子, 後藤正幸

情報処理学会第84回全国大会

Presentation date： 2022.03

Event date：
2022.03

　

　
複数の施策を対象とした処置効果推定手法に関する一考察

坪井優樹, 阪井優太, 清水良太郎, 後藤正幸

情報処理学会第84回全国大会

Presentation date： 2022.03

Event date：
2022.03

　

　
回帰・分類問題における能動学習の研究動向と課題に関する一考察

阪井優太, 小林学, 後藤正幸

情報処理学会第84回全国大会

Presentation date： 2022.03

Event date：
2022.03

　

　
購買アイテムを特定する分類器パラメータを用いた商品分析モデルに関する一考察

山極綾子, 後藤正幸

情報処理学会第84回全国大会

Presentation date： 2022.03

Event date：
2022.03

　

　
Visualization Analysis of Relationships between Employees Focusing on Content of Communication on Business Chat

Tatsuya Kawakami, Haruka Yamashita, Hajime Hotta, Masayuki Goto

Presentation date： 2021.12

Event date：
2021.12

　

　
購買履歴と画像情報を共学習するCVAEに基づく生花の新商品イメージ自動生成手法

北里礼, 雲居玄道, 後藤正幸

第44回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2021)

Presentation date： 2021.12

Event date：
2021.12

　

　
複数の商品購買順序情報を考慮する拡張Translation-based Recommendationモデルの提案

李ア舒, 山極綾子, 楊添翔, 後藤正幸

第44回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2021)

Presentation date： 2021.12

Event date：
2021.12

　

　
2段階の機械学習予測モデルに基づく季節性中古ファッションアイテムの需要予測に関する一考察

齊藤芙佑, 山下遥, 佐々木北都, 後藤正幸

第44回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2021)

Presentation date： 2021.12

Event date：
2021.12

　

　
Webサイトの閲覧行動分析のための時間窓トピックモデルの提案

伊藤史世, 雲居玄道, 後藤正幸

第44回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2021)

Presentation date： 2021.12

Event date：
2021.12

　

　
売り切れ情報を考慮したマルチタスク学習に基づく惣菜アイテムの需要予測モデルに関する一考察

上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

第44回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2021)

Presentation date： 2021.12

Event date：
2021.12

　

　
二値分類器の推定誤差に基づく多値分類性能に関する一考察

雲居玄道, 八木秀樹, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

第44回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2021)

Presentation date： 2021.12

Event date：
2021.12

　

　
ビジネスチャット上の会話内容に着目した社員間の関係性の可視化分析

川上達也, 山下遥, 堀田創, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2021.11

Event date：
2021.11

　

　
売り切れを考慮した小売チェーン店の需要予測に関する分析

上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2021.11

Event date：
2021.11

　

　
ユーザの嗜好とネットワーク構造を考慮した行動分析モデルに関するー考察

宋林シン, 齊藤芙佑, 山下遥, 後藤正幸

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
分散表現を用いたレシピの多様性の分析モデルに関する一考察

山下皓太郎, 伊藤史世, 蓮本恭輔, 後藤正幸

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
識別クラスごとに学習した生成モデルに基づく分布外検知に関する一考察

松苗亮汰, 齊藤芙佑, 山下遥, 後藤正幸

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
ノードのマルチラベル分類を可能にするSelf-Attention Networkの拡張モデル

飯塚玲夫, 川上達也, 楊添翔, 後藤正幸

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
マルチラベル分類における Deep Neural Networkの共有構造の構築法に関する一考察

石倉滉大, 北里礼, 雲居玄道, 後藤正幸

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
アンサンブル学習の予測性を保持する単一決定木構築アルゴリズム

良川太河, 山極綾子, 楊添翔, 後藤正幸

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
Causal Treeに基づく選択バイアスを考慮した条件付き平均処置効果推定手法に関する一考察

坪井優樹, 阪井優太, 鈴木佐俊, 後藤正幸

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
個別介入効果を評価する商品推薦モデルに関する考察

今福太一, 川上達也, 楊添翔, 後藤正幸

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
出品履歴データを学習した Robust Variational Autoencoderの潜在表現による店舗分析

大久保亮吾, 上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

第35回人工知能学会全国大会（JSAI2021）

Presentation date： 2021.06

Event date：
2021.06

　

　
人事評価の数理モデルと評価値推定法

後藤正幸, 山極毅

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
メトリックラーニングにおける潜在構造モデルと潜在変数の推定に関する一考察

三川健太, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
構成的符号化を用いたECOCの一構成法

雲居玄道, 平澤茂一, 八木秀樹, 小林学, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
動く教材で学ぶデータエンジニアリング

雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
ファッション系ECサイトにおける多様な補助情報を有したグラフ構造の学習アルゴリズムに関する一考察

清水良太郎, 松谷恵, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
生花ECサイトを対象とした閲覧履歴に基づく購買行動分析に関する一考察

楊添翔, 鎌形祐志, 山極綾子, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
トピックへの所属確率分布を考慮した学術論文へのキーワードの割り当て手法

阪井優太, 浅見怜, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
解釈性を有するアンサンブル識別機の効率的な学習法に関する一考察

良川太河, 山極綾子, 楊添翔, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
分散表現モデルに基づく料理レシピの多様性分析手法

山下皓太郎, 伊藤史世, 蓮本恭輔, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
複数店舗を有する小売チェーンにおける代替商品検出アルゴリズムの提案

上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
マルチラベル分類におけるDeep Neural Network のノード共有学習法

石倉滉大, 北里礼, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
Robust Variational Autoencoderの潜在表現による店舗分析モデルに関する一考察

大久保亮吾, 上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
選択バイアスを考慮するCausal Treeによる条件付き平均処置効果推定手法

坪井優樹, 阪井優太, 鈴木佐俊, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
識別クラスごとの生成モデルに基づく尤度比を用いた分布外検知に関する一考察

松苗亮汰, 齊藤芙佑, 山下遥, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
Self-Attention Networkを用いたノードのマルチラベル分類

飯塚玲夫, 川上達也, 楊添翔, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
深層異常検知モデルの中間表現によるデータ分析手法に関する一考察

北里礼, 相木将寛, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
EC サイト上の購買行動における顧客嗜好変化の分析手法に関する一考察

李ア舒, 山極綾子, 楊添翔, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
仮想通貨取引データに対する敵対的生成ネットワークを用いた分類性能向上手法の検討

楊冠宇, 清水良太郎, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
ユーザの嗜好とネットワーク構造を考慮した行動分析モデルに関するー考察

宋林シン, 齊藤芙佑, 山下遥, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
埋め込み空間上のトピック分布を考慮したアイテム推薦モデルに関する一考察

齊藤芙佑, 小野雄生, 山下遥, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
トピックの階層性を考慮した購買行動分析モデルに関する一考察

松岡佑以, 平野洋介, 阪井優太, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2021.05

Event date：
2021.05

　

　
生花ECサイトの購買履歴に基づく商品特性分析モデル

Ayako Yamagiwa, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

DEIM2021

Presentation date： 2021.03

Event date：
2021.03

　

　
潜在クラスモデルに基づくビジネスチャットアプリ上の従業員コミュニケーション分析

Fuyu Saito, Ayako Yamagiwa, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

DEIM2021

Presentation date： 2021.03

Event date：
2021.03

　

　
ユーザ行動分析のための Knowledge Graph Attention Networkの拡張に関する一考察

Fumiyo Ito, Zhiying Zhang, Gendo Kumoi, Masayuki Goto [Invited]

DEIM2021

Presentation date： 2021.03

Event date：
2021.03

　

　
機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間の適正化モデルと実証的効果検証

Izumi Kuwata, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Hokuto Sasaki

DEIM2021

Presentation date： 2021.03

Event date：
2021.03

　

　
Zero-shot Generative Model Considering Attribute Uncertainty

Yuta Sakai, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

Technical Report of IEICE, PRMU2020-59

Presentation date： 2020.12

Event date：
2020.12

-

　
ビジネスデータを対象としたデータアナリティクスの現状と今後の展望

後藤正幸 [Invited]

電子情報通信学会情報理論研究会（若手研究者のための講演会）

Presentation date： 2020.12

Event date：
2020.12

　

　
混合正規分布を用いた合算計測値からの状態推定モデルについての一考察

鈴木佐俊, 後藤正幸

日本計算機統計学会第34回シンポジウム

Presentation date： 2020.11

Event date：
2020.11

　

　
天気予報情報を活用した全球数値予報モデルの可視化手法に関する一考察

松元琢真, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本計算機統計学会第34回シンポジウム

Presentation date： 2020.11

Event date：
2020.11

　

　
社員間コミュニケーションの類型化を可能とするグラフ構造の分散表現モデル

野中賢也, 山下遥, 堀田創, 後藤正幸

日本計算機統計学会第34回シンポジウム

Presentation date： 2020.11

Event date：
2020.11

　

　
顧客成長のための施策立案を導く特徴転移型クラスタリングモデルの提案

平野洋介, 楊添翔, 雲居玄道, 阿部永, 立花徹也, 後藤正幸

日本計算機統計学会第34回シンポジウム

Presentation date： 2020.11

Event date：
2020.11

　

　
ターゲットマーケティングのためのWeb閲覧履歴による属性ラベル学習モデル

青木章悟, 三川健太, 後藤正幸

日本計算機統計学会第34回シンポジウム

Presentation date： 2020.11

Event date：
2020.11

　

　
生花ECサイトの閲覧履歴データを学習する改良型Latent LSTM Allocationモデルの提案

張志穎, 楊添翔, 後藤正幸

日本計算機統計学会第34回シンポジウム

Presentation date： 2020.11

Event date：
2020.11

　

　
属性情報の不確実性を考慮したゼロショット生成モデル

阪井優太, 三川健太, 後藤正幸

第23回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)

Presentation date： 2020.11

Event date：
2020.11

　

　
Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動分析モデルに関する一考察

伊藤史世, 張志穎, 雲居玄道, 後藤正幸

国立情報学研究所情報学研究データリポジトリIDRユーザフォーラム(IDRユーザフォーラム2020)

Presentation date： 2020.11

Event date：
2020.11

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天気予報文作成支援のための位置情報付き自動タギング手法に関する一考察

松元琢真, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2020.10

Event date：
2020.10

　

　
ターゲットマーケティングのためのWeb閲覧行動データに基づく属性選択とその評価法

青木章悟, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2020.10

Event date：
2020.10

　

　
低頻度購買商品を対象とした分散表現モデリングに関する一考察

山極綾子, 楊添翔, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2020.10

Event date：
2020.10

　

　
社員間のコミュニケーションデータから構築されたグラフ構造の分散表現モデル

野中賢也, 山下遥, 堀田創, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2020.10

Event date：
2020.10

　

　
クレジット切替施策検討のためのポイントカードユーザ分析モデル

平野洋介, 楊添翔, 雲居玄道, 後藤正幸, 高橋雅信, 阿部永, 立花徹也

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2020.10

Event date：
2020.10

　

　
LSTMモデルに基づくECサイトの閲覧履歴データ予測モデルに関する一考察

張志穎, 楊添翔, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2020.10

Event date：
2020.10

　

　
代表元を用いた計量距離学習におけるオンライン学習法に関する一考察

三川健太, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2020.10

Event date：
2020.10

　

　
生花通信配達事業におけるイベント特性を考慮した顧客の購買行動分析モデル

北里礼, 野中賢也, 山下遥, 後藤正幸

第19回情報科学技術フォーラム(FIT2020)

Presentation date： 2020.09

Event date：
2020.09

　

　
機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間の適正化モデルと実証的効果検証

桑田和, 三川健太, 後藤正幸, 佐々木北都

第19回情報科学技術フォーラム(FIT2020)

Presentation date： 2020.09

Event date：
2020.09

　

　
外部条件を考慮した小売店における商品別売り上げの要因分析モデル

平野洋介, 御供信薫, 楊添翔, 後藤正幸, 吉開朋弘

第19回情報科学技術フォーラム(FIT2020)

Presentation date： 2020.09

Event date：
2020.09

　

　
A Study for Response Interval Between User’s Communications on Business Chat Systems based on Latent Class Model

Fuyu Saito, Ayako Yamagiwa, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
Improved Meta-learning by Parameter Adjustment via Latent Variables and Probabilistic Inference

Eiki Shimizu, Shogo Aoki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
A Prediction Model of Earned Runs Based on Latent Class Markov Chain for Starters of Professional Baseball Pitchers

Ryosuke Uehara, Takuma Matsumoto, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
A Study on Analysis Model of Customers' Purchasing Behavior Based on Knowledge Graph Attention Network

Fumiyo Ito, Zhiying Zhang, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
Construction of Demand Forecast Model of Tokyo Taxi Based on Probe Data Analysis

Reo Iizuka, Yuki Ono, Kenya Nonaka, Yuta Sakai, Masayuki Goto

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
A Decision Model of Sales Period on List Price for Second-hand Fashion Items Based on Machine Learning Approach

Izumi Kuwata, Shimpei Kanazawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Hokuto Sasaki

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
Network Analysis Between Emplyees Based on Business Chat Data

Kenya Nonaka, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
A Analytical Model of the Customer Purchase Factor Based on Conditional VAE Learned of Web Browsing Data

Tatsuya Kawakami, Yuta Sakai, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
A Study on Construction of Deep Neural Networks Based on Autoencoders for Each Category

Kotaro Imai, Ryosuke Goto, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

JSAI2020

Presentation date： 2020.06

Event date：
2020.06

　

　
質問・回答文書のトピック関連度を考慮したQAシステムモデル

大川順也, 雲居玄道, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
中古ファッションECサイトに出品価格と販売価格の関係分析モデルに関する一考察

金澤真平, 楊添翔, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
Hidden Topic Markov Modelsに基づく顧客購買行動分析に関する一考察

保戸田未桜, 雲居玄道, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
膨大な種類のアイテムを考慮した消費者購買行動の分析モデルに関する一考察

安井一貴, 三川健太, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
閲覧の遷移行動を考慮した分散表現に基づくWebサイトの関係分析モデル

保坂大樹, 山下遥, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
多機能クレジットカードの利用履歴データに対する潜在クラスモデル分析

世古裕都, 雲居玄道, 後藤正幸, 立花徹也

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
電子商店街における店舗情報を考慮した商品推薦に関する研究

大堀祐一, 楊添翔, 山下遥, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
ビジネスチャットアプリ上の会話履歴データを対象としたトピック分析モデル

山極綾子, 世古裕都, 楊添翔, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
真の因果構造が未知の場合の因果効果の推定精度について

井上一磨, 雲居玄道, 堀井俊佑, 須子統太, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
データの潜在的特徴を考慮したFactorization Machines に関する一考察

杉崎智哉, 三川健太, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
深層学習におけるデータ拡張による汎化性能の向上に関する研究

藤波英輝, 雲居玄道, 後藤正幸

第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019)

Presentation date： 2019.11
ランク学習モデルを用いた料理画像の魅力度定量化に関する一考察

莫鈞貽, 藤波英輝, 三川健太, 雲居玄道, 後藤正幸

第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)

Presentation date： 2019.11
Web閲覧履歴に基づくユーザクラスタリングにおける各潜在クラスモデルの挙動分析

青木章悟, 三川健太, 後藤正幸

第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)

Presentation date： 2019.11
Slackの会話履歴データに基づく社員間ネットワーク分析モデル

野中賢也, 山下遥, 後藤正幸

第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)

Presentation date： 2019.11
購買履歴に基づくポイントカードユーザのクレジット切り替え分析モデル

平野洋介, 世古裕都, 楊添翔, 後藤正幸, 立花徹也

第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)

Presentation date： 2019.11
LDAを用いた多様性を考慮する推薦システムに関する一考察

張志穎, 保坂大樹, 山下遥, 後藤正幸

人工知能学会第33回全国大会

Presentation date： 2019.06
被評価数を考慮した重み付き最小二乗法によるEM-NMFアンサンブル手法

大堀祐一, 山下遥, 後藤正幸

人工知能学会第33回全国大会

Presentation date： 2019.06
評価傾向の差異を考慮した分散表現による協調フィルタリング

後藤亮介, 藤波英輝, 楊添翔, 後藤正幸

人工知能学会第33回全国大会

Presentation date： 2019.06
半教師ありブースティングの多値分類への拡張法

阪井優太, 安井一貴, 三川健太, 後藤正幸

人工知能学会第33回全国大会

Presentation date： 2019.06
販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの出品価格推定モデルの提案

桑田和, 杉崎智哉, 三川健太, 後藤正幸

人工知能学会第33回全国大会

Presentation date： 2019.06
潜在表現モデルに基づくテレビ番組の魅力度要因分析モデル

西村祐樹, 金澤真平, 楊添翔, 後藤正幸

人工知能学会第33回全国大会

Presentation date： 2019.06
天気予報文作成支援のためのテキスト分析モデルに関する研究

松元琢真, 世古裕都, 雲居玄道, 吉開朋弘, 後藤正幸

日本気象学会 2019年春季大会

Presentation date： 2019.05
概況文作成支援のための数値予報類似度算出法

雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本気象学会 2019年春季大会

Presentation date： 2019.05
時系列ログデータにおける特殊データの検出に関する研究

張笑エン, 山下遥, 雲居玄道, 後藤正幸

第41回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2018)

Presentation date： 2018.12
購買データにおけるRFM指標の生成モデルのパラメータ推定について

西尾友里, 山下遥, 後藤正幸

第41回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2018)

Presentation date： 2018.12
問合せ文書の分類先の偏りに注目した自動文書分類に関する研究

大窪啓介, 雲居玄道, 後藤正幸

第41回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2018)

Presentation date： 2018.12
Group Lasso NMFに基づくグラフ構造推定法

河部瞭太, 山下遥, 後藤正幸

第41回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2018)

Presentation date： 2018.12
クレジットとポイントを併用可能な多機能クレジットカードにおける利用履歴データの統合分析モデルの提案

清水良太郎, 山下遥, 上田雅夫, 田中藍奈, 後藤正幸

第41回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2018)

Presentation date： 2018.12
顧客分類を目的とした多次元時系列データからの特徴量選択法

雲居玄道, 後藤正幸

第41回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2018)

Presentation date： 2018.12
潜在的ディリクレ配分法を用いた問合せ文書と回答文書の関係分析

大川順也, 雲居玄道, 後藤正幸

第21回情報論的学習理論ワークショップ

Presentation date： 2018.11
概況文作成支援のための予想天気図類似度算出法

雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

第21回情報論的学習理論ワークショップ

Presentation date： 2018.11
最大次数が未知の多項式回帰モデルに対するスパース推定に関する一考察

井上一磨, 清水良太郎, 須子統太, 後藤正幸

第21回情報論的学習理論ワークショップ

Presentation date： 2018.11
人工データによる2値判別器を用いた多値分類システムの評価

平澤茂一, 雲居玄道, 小林学, 後藤正幸, 稲積宏誠

経営情報学会 PACIS2018 主催記念特別全国研究発表大会

Presentation date： 2018.06
l1正則化に基づくFactorization Machineに関する一考察

三川健太, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
会員ステージ制における顧客の行動分析のための転移学習モデルについて

楊添翔, 雲居玄道, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
混合雑音を持つ回帰モデルの推定アルゴリズムとその応用

後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
自己符号化器の中間表現を用いた特徴分析に関する一考察

金澤真平, 杉山裕貴, 楊添翔, 後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
特徴間の交互作用を考慮した学生ユーザの企業エントリー行動分析モデルに関する一考察

杉崎智哉, 西尾友里, 三川健太, 後藤正幸, 桜井崇

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
EC サイトにおけるページ遷移順序を考慮した購買行動分析

保戸田未桜, 水落洋貴, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
周期性とイベント効果に着目した消費者の購買行動分析モデルに関する一考察

安井一貴, 中野修平, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
気象条件と店舗特性を考慮した商品別需要モデル構築に関する一考察

世古裕都, 清水良太郎, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
意味空間上の分布表現に基づくWebサイトと閲覧ユーザの統合分析モデル

保坂大樹, 河部瞭太, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
評価値とタグ情報の共起を表現する潜在クラスモデルによる協調フィルタリング

大堀祐一, 河部瞭太, 張笑エン, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
美容サービス事業のKPIと顧客属性の関係分析〜経営性能向上の施策提案を目指して〜

新井浩健, 片山博, 河部瞭太, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
Tweetデータに基づく料理画像の魅力度定量化モデル

藤波英輝, 清水良太郎, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会平成30年度春季大会

Presentation date： 2018.05
非負値行列因子分解による顧客購買パターン抽出と顧客生涯価値予測

蓮本恭輔, 後藤正幸, 雲居玄道

情報処理学会第80回全国大会

Presentation date： 2018.03
ECサイトにおける購買履歴データとアンケートデータを融合した顧客の購買行動分析モデルの提案

清水良太郎, 坂元哲平, 山下遥, 後藤正幸

日本計算機統計学会第31回シンポジウム

Presentation date： 2017.11
ロジスティック分布における層別変数がある場合のベイズ最適な予測法

荒井琢充, 三川健太, 後藤正幸

日本計算機統計学会第31回シンポジウム

Presentation date： 2017.11
グルメサービスにおける投稿データと獲得リアクション数の関係分析のための潜在クラスモデル

坂元哲平, 山下遥, 後藤正幸, 岩永二郎

日本計算機統計学会第31回シンポジウム

Presentation date： 2017.11
中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルを用いた価格設定に関する一考察

仁ノ平将人, 三川健太, 後藤正幸

日本計算機統計学会第31回シンポジウム

Presentation date： 2017.11
ロジスティック回帰モデル族に対するベイズ最適予測アルゴリズム

荒井琢充, 三川健太, 後藤正幸

第40回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2017)

Presentation date： 2017.11
非負値テンソル因子分解に基づく気象条件と購買パターンの関係解析モデル

岡山成, 山下遥, 三川健太, 後藤正幸, 吉開朋弘

第40回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2017)

Presentation date： 2017.11
ネットワーク分析に基づく顧客成長のための重要商品の抽出手法に関する一考察

伊藤寛彬, 雲居玄道, 後藤正幸

第40回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2017)

Presentation date： 2017.11
潜在クラスモデルに基づく投稿データと獲得リアクション数の関係分析モデルに対する一考察

坂元哲平, 山下遥, 後藤正幸, 岩永二郎

第40回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2017)

Presentation date： 2017.11
混合回帰モデルに基づく中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルの提案

仁ノ平将人, 三川健太, 後藤正幸

第40回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2017)

Presentation date： 2017.11
人工データを用いた誤り訂正符号に基づく多値分類法における符号語表構成に関する一考察

雲居玄道, 三川健太, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

第40回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2017)

Presentation date： 2017.11
Collaborative Filtering Based on the Latent Class Model Using Variational Bayes

Manabu Kobayashi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

第40回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2017)

Presentation date： 2017.11
符号理論に基づく多値文書分類における二値判別器の相関に着目した符号語構成法

雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

第16回情報科学技術フォーラム(FIT2017)

Presentation date： 2017.09
FFDを用いた二値分類のための次元削減法に関する一考察

大窪啓介, 雲居玄道, 後藤正幸

情報処理学会第115回数理モデル化と問題解決研究発表会

Presentation date： 2017.09
符号理論の観点による二値判別器の相関に着目した多値文書分類のための符号語構成法

雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会第115回数理モデル化と問題解決研究発表会

Presentation date： 2017.09
局所的構造に着目したアンサンブル学習の分類精度向上に関する研究

業天大貴, 仁ノ平将人, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
潜在的な購買傾向を考慮した顧客の会員ステージ向上モデルの提案

西尾友里, 伊藤寛彬, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
少数の正例とラベルなし文書を用いた半教師付き学習に関する一考察

水落洋貴, 岡山成, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
アンケートデータを考慮したECサイトの購買履歴分析モデルの提案

清水良太郎, 坂元哲平, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
購買行動分析のためのベイジアンネットワークの階層的構造学習の提案

河部瞭太, 伊藤寛彬, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
ネパールにおけるICT活用の現状と展望に関する一考察

新井浩健, マニタ・シュレスタ, 山下遙, 後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
ネパールにおける教育意識に関するフィールド分析

浅田愛, 後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル, 山下遙, マニタ・シュレスタ

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
コールドスタート問題を考慮した推薦システムに関する一考察

張笑エン, 岡山成, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
就職ポータルサイトにおける個社ページ閲覧とエントリーの関係分析モデルに関する一考察

杉山裕貴, 荒井琢充, 楊添翔, 後藤正幸, 荻原大陸

日本経営工学会平成29年度春季大会

Presentation date： 2017.05
Scratchを用いたプログラミング教育における学習者の思考パターン分析

中澤真, 梅澤克之, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会第79回全国大会

Presentation date： 2017.03
2値判別器を用いた多値分類方式のシステム評価（続）

平澤茂一, 雲居玄道, 小林学, 後藤正幸, 稲積宏誠

情報処理学会第79回全国大会

Presentation date： 2017.03
二値判別器の性能に着目したECOC法による多値文書分類における符号語構成に関する一考察

雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会第79回全国大会

Presentation date： 2017.03
非負値行列因子分解に基づく気象条件と商品売上パターンの関係分析モデルに関する一考察

岡山成, 山下遥, 三川健太, 後藤正幸, 吉開朋弘

情報処理学会第79回全国大会

Presentation date： 2017.03
顧客の成長に着目したネットワーク分析による重要商品の抽出に関する一考察

伊藤寛彬, 雲居玄道, 山下遥, 後藤正幸

情報処理学会第79回全国大会

Presentation date： 2017.03
会員ステージ向上に着目した重要商品の分析手法に関するー考察

楊添翔, 山下遥, 後藤正幸

情報処理学会第79回全国大会

Presentation date： 2017.03
ニューラルネットワークによる非負値行列因子分解の表現とその拡張

小林学, 三川健太, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会2017年総合大会

Presentation date： 2017.03
「Scratch」を用いたプログラミング学習時の閲覧履歴・編集履歴・脳波履歴を組み合わせた学習者分析

中澤真, 梅澤克之, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会コンピュータと教育研究会 138回研究発表会

Presentation date： 2017.02
気象情報とTweetデータの統合的分析による体感気温の定量化とその需要予測への利用に関する一考察

馬賀嵩士, 三川健太, 後藤正幸, 吉開朋弘

第39回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2016）

Presentation date： 2016.12
混合回帰に基づく就職ポータルサイトの被エントリ数予測モデルの提案

永森誠矢, 山下遥, 後藤正幸, 荻原大陸

第39回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2016）

Presentation date： 2016.12
LDAに基づく未観測なカテゴリを含む文書集合の自動分類手法の提案

山本祐生, 三川健太, 後藤正幸

第39回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2016）

Presentation date： 2016.12
ECサイトにおける購買行動データの学習に基づくクーポン効果最大化モデル

遠藤海太郎, 山下遙, 後藤正幸

第39回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2016）

Presentation date： 2016.12
ECサイトにおける施策効果向上を目的としたマルコフ潜在クラスモデルに関する一考察

松嵜祐樹, 三川健太, 後藤正幸

第39回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2016）

Presentation date： 2016.12
同一カテゴリ内での二値判別を許容する符号表に基づくECOC多値分類法に関する一考察

鈴木玲央奈, 山下遥, 後藤正幸

第39回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2016）

Presentation date： 2016.12
気象情報とTweetデータの統合分析に基づく体感気温の定量化について

馬賀嵩士, 三川健太, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
トピックモデルを用いた未観測カテゴリを含む文書集合の自動分類について

山本祐生, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
混合回帰モデルに基づく就職ポータルサイトの被エントリ数予測に関する一考察

永森誠矢, 山下遙, 後藤正幸, 荻原大陸

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
施策効果の最適化を目的としたマルコフ潜在クラスモデルによる購買行動分析

松嵜祐樹, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
同一カテゴリ内での二値判別を許容する符号表に基づくECOC多値文書分類法

鈴木玲央奈, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
購買履歴データを用いた顧客の嗜好の抽出に関する一考察

伊藤寛彬, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
気象条件を考慮した商品売上パターン分析に関する一考察

岡山成, 山下遙, 後藤正幸, 吉開朋弘

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
ECサイトにおけるクーポン効果最大化モデルの構築に関する一考察

遠藤海太郎, 山下遙, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
Tweetデータを対象としたWord2Vecによる商品分析に関する一考察

後藤正幸, 三川健太, 山下遙, 吉開朋弘

日本経営工学会平成28年度秋季大会

Presentation date： 2016.10
ECOC法による多値文書分類における符号語構成における一考察

雲居玄道, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
サブカテゴリを用いたECOC法による多値文書分類に関する一考察

鈴木玲央奈, 山下遥, 後藤正幸

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
気象情報とTweetデータの統合的分析による体感気温の定量化に関する一考察

馬賀嵩士, 三川健太, 後藤正幸, 吉開朋弘

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
トピックモデルに基づく協調フィルタリングによる文書推薦手法について

山本祐生, 三川健太, 後藤正幸

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
企業の採用活動と被エントリ数の関係性に着目した分析モデルに関する一考察

永森誠矢, 山下遥, 後藤正幸, 荻原大陸

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
顧客セグメンテーションを目的とした潜在クラスモデルによる購買行動分析に関する一考察

松嵜祐樹, 三川健太, 後藤正幸

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
潜在クラスモデルに基づく初期購買を考慮したRFM分析モデルに関する一考察

張倩, 山下遥, 三川健太, 後藤正幸

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
説明変数に対する属性別パラメータを考慮した判別モデル

山下遥, 後藤正幸

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
ECサイトにおける閲覧端末を考慮したクーポン効果最大化モデルの構築

遠藤海太郎, 山下遥, 後藤正幸

第15回情報科学技術フォーラム（FIT2016）

Presentation date： 2016.09
Learning Analyticsのための学習履歴可視化システムの開発

佐藤一裕, 荒本道隆, 中澤真, 小林学, 中野美知子, 後藤正幸, 平澤茂一

経営情報学会2016年秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2016.09
2値判別器を用いた多値分類方式のシステム評価

平澤茂一, 雲居玄道, 小林学, 後藤正幸, 稲積宏誠

経営情報学会2016年秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2016.09
アンサンブル学習に基づく近似ベイズ予測アルゴリズムの提案

荒井琢充, 山本祐生, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度春季大会

Presentation date： 2016.05
区役所窓口を対象とした来庁者滞在時間予測モデルの構築

数藤光太郎, 阿内宏武, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度春季大会

Presentation date： 2016.05
局所的距離学習と適応的重み付け和に基づくk最近傍法の分類精度向上に関する一考察

中野修平, 永森誠矢, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度春季大会

Presentation date： 2016.05
季節性商品への嗜好を考慮した顧客クラスタリング手法に関する提案

仁ノ平将人, 張倩, 鈴木玲央奈, 山下遥, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度春季大会

Presentation date： 2016.05
就職ポータルサイトにおける企業のアピールポイントと学生の志望理由のマッチング分析に関する一考察

坂元哲平, 鈴木玲央奈, 山下遥, 後藤正幸, 荻原大陸

日本経営工学会平成28年度春季大会

Presentation date： 2016.05
サポートベクトルに着目したECOC-SVMによる多値分類に関する一考察

山極綾子, 馬賀嵩士, 山下遥, 後藤正幸

日本経営工学会平成28年度春季大会

Presentation date： 2016.05
編集履歴可視化システムを用いたLearning Analytics 〜Cプログラミング科目における編集履歴と評価得点データを統合した分析モデル

後藤正幸, 三川健太, 雲居玄道, 小林学, 荒本道隆, 平澤茂一

情報処理学会第78回全国大会, 5F-05

Presentation date： 2016.03
編集履歴可視化システムを用いたLearning Analytics 〜Scratchを用いた初等教育向けプログラミング教育における学習者の思考パターン分析

中澤真, 荒本道隆, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会第78回全国大会, 5F-04

Presentation date： 2016.03
編集履歴可視化システムを用いたLearning Analytics 〜システム構成と実装

荒本道隆, 小林学, 中澤真, 中野美知子, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会第78回全国大会, 5F-02

Presentation date： 2016.03
データの転送制御に基づく効率的な分散型SVMの学習法

湯川輝一朗, 三川健太, 後藤正幸

電子情報通信学会技術研究報告人工知能と知識処理研究会(AI), Vol.115, No.381, AI2015-51

Presentation date： 2015.12
複数の局所的距離の学習法とその統合による分類手法に関する一考察

齋藤洋, 三川健太, 後藤正幸

電子情報通信学会技術研究報告人工知能と知識処理研究会(AI), Vol.115, No.381, AI2015-50

Presentation date： 2015.12
ブートストラップ法を用いたAlternating Decision Forestsの適応的な汎化性能向上法

三沢翔太郎, 三川健太, 後藤正幸

電子情報通信学会技術研究報告人工知能と知識処理研究会(AI), Vol.115, No.381, AI2015-49

Presentation date： 2015.12
就職ポータルサイトにおける被エントリ数の予測モデルに関する一考察

野津琢登, 三川健太, 後藤正幸, 荻原大陸

電子情報通信学会技術研究報告人工知能と知識処理研究会(AI), Vol.115, No.381, AI2015-34

Presentation date： 2015.12
モデルクラスを拡張した場合のベイズ予測アルゴリズムに関する一考察

阿内宏武, 三川健太, 後藤正幸

第38回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2015）

Presentation date： 2015.11
潜在クラスモデルに基づく学生の就職活動終了日予測モデルに関する一考察

山上敢, 三川健太, 後藤正幸, 荻原大陸

第38回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2015）

Presentation date： 2015.11
ECOC多値判別手法に対するコスト考慮型学習に関する一考察

安田直生, 三川健太, 後藤正幸

第38回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2015）

Presentation date： 2015.11
ベータ分布を導入したpLSAモデルに基づく協調フィルタリング

楊添翔, 板垣直矢, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
就職ポータルサイトにおける各企業の被エントリ数の予測モデルに関する一考察

野津琢登, 三川健太, 後藤正幸, 荻原大陸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
3-modeデータにおける行列分解を考慮したクラスタリング手法

山下遥, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
ビジュアルプログラミング言語「Scratch」のための学習履歴分析環境とその可能性−初等教育からのプログラミング教育に向けて−

中澤真, 後藤正幸, 荒本道隆, 平澤茂一

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
プログラミング編集履歴可視化システムとその実践

小林学, 後藤正幸, 荒本道隆, 平澤茂一

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
多値判別問題におけるコスト考慮型学習への拡張に関する一考察

安田直生, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
局所的構造をモデル化可能な計量距離学習に関する一考察

齋藤洋, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
計算量の削減を目的とした分散型SVMの学習手法に関する一考察

湯川輝一朗, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
汎化性能を考慮したAlternating Decision Forestsの改良に関する一考察

三沢翔太郎, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
生起順序と累積生起回数が混在する条件付き確率モデルに対するベイズ予測アルゴリズム

阿内宏武, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
学生の属性情報と行動履歴情報を用いた就職活動終了日予測モデルの構築

山上敢, 三川健太, 後藤正幸, 荻原大陸

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
代表元間の距離構造を用いた計量距離学習に関する一考察

三川健太, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会平成27年度秋季大会

Presentation date： 2015.11
離反顧客発見を目的とする判別分析手法に関する一考察

酒井拓哉, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年春季大会

Presentation date： 2015.05
3元直交表に基づくECOC法による多値文書分類に関する一考察

鈴木玲央奈, 山上敢, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年春季大会

Presentation date： 2015.05
就職ポータルサイトにおける被エントリ数の予測に関する一考察

野津琢登, 三川健太, 後藤正幸, 荻原大陸

日本経営工学会平成27年春季大会

Presentation date： 2015.05
潜在トピックを考慮した未観測なカテゴリを含む文書集合の自動分類手法の提案

山本祐生, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年春季大会

Presentation date： 2015.05
購買情報を用いたRFM分析に基づく顧客分析手法に関する一考察

張倩, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年春季大会

Presentation date： 2015.05
エントリ傾向の時間的変化を考慮したユーザクラスタリングに基づく就職活動終了時期予測

永森誠矢, 三川健太, 後藤正幸, 荻原大陸

日本経営工学会平成27年春季大会

Presentation date： 2015.05
クーポン付購買履歴データを用いた顧客購買行動分析に関する一考察

松嵜祐樹, 山上敢, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年春季大会

Presentation date： 2015.05
Information-Theoretic Metric Learning の分類精度向上を目的とした学習データペアの選択法

馬賀嵩士, 湯川輝一朗, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成27年春季大会

Presentation date： 2015.05
出欠情報による隠れ属性モデル解析

小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

経営情報学会 2015年春季全国研究発表大会

Presentation date： 2015.05
詳細な学習ログを用いた英語リーディング過程の分析〜(3)リーディング過程における学習者モデル〜

中澤真, 梅澤克之, 小林学, 小泉大城, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会第77回全国大会

Presentation date： 2015.03
ビジネスアナリティクス手法の大学教育への適用可能性

後藤正幸 [Invited]

情報処理学会第77回全国大会イベント企画, 「次世代eラーニング研究」シンポジウム（2）〜新たなICT活用による学びの変革〜

Presentation date： 2015.03
Learning Analyticsにおける学習履歴の情報構造と粒度のあり方

中澤真, 後藤正幸, 平澤茂一

日本e-Learning学会第17回学術講演会

Presentation date： 2015.02
就職ポータルサイトにおける潜在クラスを用いたレコメンデーションモデルに関する一考察

古山亮, 三川健太, 後藤正幸

第37回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2014)

Presentation date： 2014.12
閲覧及び購買行動を同時に表現する潜在クラスモデルの提案とその学習法

藤原直広, 三川健太, 後藤正幸

第37回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2014)

Presentation date： 2014.12
類似性に基づくラベル選択法を用いたマルチトピック文書分類

秋山龍太郎, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

第37回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2014)

Presentation date： 2014.12
Large Margin Nearest Neighbor の分類精度向上を目的とした学習データの重み付けに関する一考察

山崎史博, 三川健太, 後藤正幸

第37回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2014)

Presentation date： 2014.12
シンボルの累積出現回数を条件とするモデルクラスのベイズ予測アルゴリズムについて

阿内宏武, 三川健太, 雲居玄道, 後藤正幸

第37回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2014)

Presentation date： 2014.12
就職ポータルサイトにおける潜在クラスを用いたレコメンドシステムに関する研究

古山亮, 三川健太, 後藤正幸, 谷田部治明

日本経営工学会平成26年秋季大会

Presentation date： 2014.11
カテゴリの統計的特徴を利用した適応的計量距離学習に関する一考察

三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成26年秋季大会

Presentation date： 2014.11
混合クラスモデルの混合比に着目したクラスタリング手法の提案

山上敢, 三川健太, 後藤正幸, 谷田部治明

日本経営工学会平成26年秋季大会

Presentation date： 2014.11
ECOC SVMにおけるデータ数の偏りを考慮した多値文書分類手法に関する一考察

安田直生, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成26年秋季大会

Presentation date： 2014.11
シンボルの出現回数を考慮したベイズ予測アルゴリズムに関する一考察

阿内宏武, 三川健太, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会平成26年秋季大会

Presentation date： 2014.11
ラベルごとのデータ数のバランスを考慮したマルチトピック文書分類

秋山龍太郎, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会平成26年秋季大会

Presentation date： 2014.11
潜在クラスモデルに基づくユーザ行動履歴データの分析

後藤正幸

日本経営工学会平成26年秋季大会

Presentation date： 2014.11
Large Margin Nearest Neighbor の分類精度向上を目的とした学習データの重み付けに関する一考察

山崎史博, 後藤正幸, 三川健太

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会，SSI2014，SS27-11

Presentation date： 2014.11
閲覧及び購買行動を同時に学習可能な潜在クラスモデルの提案

藤原直広, 三川健太, 後藤正幸

計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会，SSI2014，SS27-10

Presentation date： 2014.11
学習データの被予測性能に着目したAlternating Decision Forestsの各決定木への重み付け予測法

三沢翔太郎, 藤原直広, 三川健太, 後藤正幸

電子情報通信学会技術研究報告情報理論(IT),Vol.114, No.138

Presentation date： 2014.07
低次元計量行列の学習とその結合による計量行列学習の計算量削減法

齊藤洋, 山崎史博, 三川健太, 後藤正幸

電子情報通信学会技術研究報告情報理論(IT),Vol.114, No.138

Presentation date： 2014.07
出席状況把握システムSAMSとその解析

小林学, 大谷真, 梅澤克之, 後藤正幸, 平澤茂一

経営情報学会 2014年春季全国研究発表大会

Presentation date： 2014.05
詳細な学習履歴を活用した学習者行動の分析

中澤真, 小泉大城, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会第76回全国大会

Presentation date： 2014.03
ネパールのチトワン地域における観光ビジネスに関するフィールド分析

宇田川宙, マニタ・シュレスタ, 後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル

日本経営工学会平成25年秋季大会

Presentation date： 2013.11
l1正則化を用いた計量距離学習による特徴選択に関する一考察

三川健太, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会平成25年秋季大会

Presentation date： 2013.11
ユーザレビューの構造を利用したマトリックス分析の提案

李昇炯, 大森悠矢, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成25年秋季大会

Presentation date： 2013.11
e-learningにおける学習スタイル−協働学習と学習ログ解析

中澤真, 小泉大城, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会平成25年秋季大会

Presentation date： 2013.11
e-learningにおける学習スタイル−ネットワーク品質をオンデマンド授業

平澤茂一, 中澤真, 小泉大城, 石田崇, 後藤正幸

日本経営工学会平成25年秋季大会

Presentation date： 2013.11
ランダムな次元削減とアンサンブルによるメトリックラーニングの計算量低減法

斎藤洋, 山崎史博, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成25年秋季大会

Presentation date： 2013.11
潜在クラスモデルを用いた学生の就職活動エントリー予測に関する一考察

峯苫和史, 三川健太, 石田崇, 後藤正幸, 小川晋一郎

第36回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2013)

Presentation date： 2013.11
スパースなデータを対象とした潜在クラスモデルに基づく協調フィルタリングに関する一考察

坂本俊輔, 三川健太, 後藤正幸

第36回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2013)

Presentation date： 2013.11
評価と購買の両履歴データを用いる潜在クラスモデルの推定アルゴリズムに関する一考察

大井貴裕, 三川健太, 石田崇, 後藤正幸

第36回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2013)

Presentation date： 2013.11
高次元かつスパースなベクトル空間におけるl1正則化に基づく計量距離学習に関する一考察

三川健太, 石田崇, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

第36回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2013)

Presentation date： 2013.11
就職ポータルサイトにおけるレコメンデーションモデルに関する一考察

大森悠矢, 三川健太, 石田崇, 後藤正幸, 小川晋一郎

第36回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2013)

Presentation date： 2013.11
層別木と混合ワイブル分布に基づく就職活動終了時期の予測モデル

早川真央, 三川健太, 石田崇, 後藤正幸, 小川晋一郎

第36回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2013)

Presentation date： 2013.11
単語自動取得手法を用いた擬似単語N-gramによる文書分類

鈴木誠, 山岸直秀, 蔡宜静, 後藤正幸

第36回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2013)

Presentation date： 2013.11
Reed Muller符号を用いた階層的ECOC法による多値文書分類

荻原大陸, 三川健太, 後藤正幸

第36回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2013)

Presentation date： 2013.11
Large Margin Nearest Neighborの分類精度向上を目的とした学習データ選択法に関する一考察

山崎史博, 峯苫和史, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成25年春季大会

Presentation date： 2013.05
就職ポータルサイトにおける企業紹介文評価のための有用単語評価法

古山亮, 雲居玄道, 後藤正幸

日本経営工学会平成25年春季大会

Presentation date： 2013.05
三者以上でプライバシーを保護する線形回帰モデルの分散計算法について

湯川輝一朗, 荻原大陸, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成25年春季大会

Presentation date： 2013.05
線形回帰モデルの混合を用いた層別木モデルによるベイズ最適な予測法

藤原直広, 早川真央, 石田崇, 後藤正幸

日本経営工学会平成25年春季大会

Presentation date： 2013.05
判別を目的としたプライバシー保護データ解析に関する一考察

後藤正幸, 須子統太, 小林学, 平澤茂一

日本経営工学会平成25年春季大会

Presentation date： 2013.05
エージェントベースシミュレーションによるモデルベース協調フィルタリングの評価に関する一考察

井沢祐介, 三川健太, 後藤正幸

第35回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2012)

Presentation date： 2012.12
確率モデルに基づくAggregate Diversityを考慮した推薦システムに関する一考察

鈴木健史, 三川健太, 後藤正幸

第35回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2012)

Presentation date： 2012.12
プライバシー保護を目的とした線形回帰モデルにおける最小二乗推定量の分散計算法について

須子統太, 堀井俊佑, 小林学, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第15回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2012)

Presentation date： 2012.11
テキスト分類問題におけるカテゴリ情報を用いた適応的距離学習に関する一考察

三川健太, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

第15回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2012)

Presentation date： 2012.11
フォークソノミーを利用した単語間の関連によるWebページ検索システム

早川真央, 三川健太, 後藤正幸, 大和田勇人

日本経営工学会平成24年秋季大会

Presentation date： 2012.11
文書分類問題におけるカテゴリ情報を用いた適応的重み学習に関する一考察

三川健太, 石田崇, 後藤正幸

日本経営工学会平成24年秋季大会

Presentation date： 2012.11
符号理論に基づくECOC法による多値パターン分類に関する一考察

荻原大陸, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成24年秋季大会

Presentation date： 2012.11
ユーザの評価傾向と潜在クラスを考慮した推薦手法に関する一考察

大森悠矢, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成24年秋季大会

Presentation date： 2012.11
目的変数がポアソン分布に従う決定木モデルにおけるベイズ最適なアルゴリズム

峯苫和史, 石田崇, 後藤正幸

日本経営工学会平成24年秋季大会

Presentation date： 2012.11
ECOC法における分類器の予測精度を考慮した分類法に関する一考察

石橋想太郎, 三川健太, 石田崇, 後藤正幸

電子情報通信学会技術研究報告人工知能と知識処理研究会(AI),IEICE-112,AI-319

Presentation date： 2012.11
特徴語に注目したSmith-Watermanアルゴリズムに基づく剽窃ソースコードの自動検出手法

日比健太, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

電子情報通信学会技術研究報告人工知能と知識処理研究会(AI),IEICE-112,AI-319

Presentation date： 2012.11
地域の経済・社会・環境に適応した理想的な地域社会を議論する環境教育プログラムの実践〜ネパールの公立中学生を対象として〜

原田雪穂, マニタ・シュレスタ, 後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル

日本環境教育学会第23回大会（東京）

Presentation date： 2012.08
クラスタリング手法を導入したImproved Naive Bayes法による推薦システム

大井貴裕, 荒川貴紀, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成24年春季大会

Presentation date： 2012.05
混合制約付き潜在ディリクレ配分法に基づく推薦システムに関する一考察

坂本俊輔, 井沢祐介, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成24年春季大会

Presentation date： 2012.05
文書分類問題におけるカテゴリに注目した可変長Nグラム法

井上大樹, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成24年春季大会

Presentation date： 2012.05
フルオンデマンド授業における学生アンケートの分析

石田崇, 畑上英毅, 後藤正幸, 平澤茂一

情報処理学会第74 回全国大会

Presentation date： 2012.03
選択型と記述型の学生アンケートの分析

平澤茂一, 石田崇, 雲居玄道, 後藤正幸

情報処理学会第74 回全国大会

Presentation date： 2012.03
マルコフモデルによる自動分類に対する分類誤り確率の推定

小林学, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

情報処理学会第74 回全国大会

Presentation date： 2012.03
文脈木重みづけ法を用いた文書分類の誤り確率について

小林学, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告NLP, NLP2011-111

Presentation date： 2011.11
混合決定木モデルによる連続変数の予測法に関する一考察

坂口卓也, 石田崇, 後藤正幸

第10回情報科学技術フォーラム FIT2011

Presentation date： 2011.09
商品の比較履歴とユーザーレビューに基づく推薦手法に関する一考察

榮枝隼人, 三川健太, 後藤正幸

第10回情報科学技術フォーラム FIT2011

Presentation date： 2011.09
二値判別器の組み合わせによるRVM多値文書分類手法に関する一考察

小田井良輔, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

第10回情報科学技術フォーラム FIT2011

Presentation date： 2011.09
アルファベットサイズが未知の情報源に対する効率的なベイズ符号化法の一考察

岩間大輝, 石田崇, 後藤正幸

第10回情報科学技術フォーラム FIT2011

Presentation date： 2011.09
二元対称消失通信路におけるビット反転復号法の改善

石橋想太郎, 長田佳史, 細谷剛, 後藤正幸

第10回情報科学技術フォーラム FIT2011

Presentation date： 2011.09
検査行列の構造を利用したLDPC符号のパンクチャ法に関する一考察

長田佳史, 細谷剛, 後藤正幸

第10回情報科学技術フォーラム FIT2011

Presentation date： 2011.09
ゴミ問題に対する意識を向上させる市民参加型プログラム〜ネパール・カトマンズにおけるスポーツゴミ拾い〜

佐々木麻衣, 岡田啓, リジャルH.B, 後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル

日本環境教育学会第22回大会（青森）

Presentation date： 2011.07
問題の構造を考える環境教育プログラムの実践― ネパールの小・中学生を対象として ―

宇敷裕子, シュレスタ・マニタ, 後藤正幸, リジャルH.B, 岡田啓, ブレンダ・ブッシェル

日本環境教育学会第22回大会（青森）

Presentation date： 2011.07
ネパールの内発的発展を目指す参加型討論―ステークホルダーネットワーキングの形成として―

シュレスタ・マニタ, 鈴木祐志郎, 後藤正幸, 松葉口玲子, ブレンダ・ブッシェル

日本環境教育学会第22回大会（青森）

Presentation date： 2011.07
拡張余弦尺度を用いた距離学習に関する一考察

三川健太, 石田崇, 後藤正幸

日本経営工学会平成23年春季大会

Presentation date： 2011.05
複数要素から構成される文書データの分類手法に関する一考察〜階層潜在クラスモデルと階層EMアルゴリズムの提案〜

荒川貴紀, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成23年春季大会

Presentation date： 2011.05
アイテム評価値の高低を考慮した混合メンバーシップ・ブロックモデルによる推薦システム

井沢祐介, 榮枝隼人, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成23年春季大会

Presentation date： 2011.05
コーディングスタイルモデルに基づく剽窃ソースコードの自動検出手法

日比健太, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成23年春季大会

Presentation date： 2011.05
確率潜在空間モデルに基づく推薦システムに関する研究

鈴木健史, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成23年春季大会

Presentation date： 2011.05
高次元ベクトル空間における重み付け法について

後藤正幸, 鈴木誠, 平澤茂一

日本経営工学会平成23年春季大会

Presentation date： 2011.05
一般化LDPC符号に対する効率的な符号化法

寺本賢一, 細谷剛, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会, 技術研究報告IT2010-67

Presentation date： 2011.01
2元系列のメッセージを用いたビット反転復号法の改良

谷口祐樹, 細谷剛, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会, 技術研究報告IT2010-64

Presentation date： 2011.01
連続変数に対応した決定木モデルにおけるベイズ最適な予測アルゴリズム

坂口卓也, 寺本賢一, 石田崇, 後藤正幸

経営情報学会秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2010.11
最大被覆問題に基づくユーザレビュー集約手法に関する一考察

竹村隆, 雲居玄道, 後藤正幸

経営情報学会秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2010.11
事後確率最大判別法に基づくRVM多値文書分類手法の提案

小田井良輔, 谷口祐樹, 雲居玄道, 後藤正幸

経営情報学会秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2010.11
学生アンケートに基づくe-learning 授業評価モデルの検討

石田崇, 雲居玄道, 後藤正幸, 後藤幸功, 平澤茂一

経営情報学会秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2010.11
ソーシャルブックマークにおけるユーザのタグ付け傾向を加味したWebページ推薦手法

岸端祐季, 石田崇, 後藤正幸

電子情報通信学会, 技術研究報告 AI2010-39

Presentation date： 2010.11
評価関数の重みパラメータを推定する対話型遺伝的アルゴリズム

石川英太郎, 石田崇, 後藤正幸

電子情報通信学会, 技術研究報告 AI2010-37

Presentation date： 2010.11
PLSIを用いた文書分類手法に関する一考察

雲居玄道, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会, 技術研究報告 AI2010-33

Presentation date： 2010.11
異なる拡張率をもつ島モデルによる実数値GAのSPXによる構成法

大串康輝, 石川英太郎, 石田崇, 後藤正幸

日本経営工学会平成22年度秋季研究大会

Presentation date： 2010.10
宿泊施設を対象とした評価サイトにおけるユーザーレビュー分析に関する一考察

榮枝隼人, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成22年度秋季研究大会

Presentation date： 2010.10
ビュッフェ形式レストランにおける食材残渣削減のための材料発注方法の研究

原田繁幸, 増井忠幸, 後藤正幸, 山田哲男

日本経営工学会平成22年度秋季研究大会

Presentation date： 2010.10
国産木材利用促進に関する一研究

大岡徹, 増井忠幸, 山田哲男, 後藤正幸

日本経営工学会平成22年度秋季研究大会

Presentation date： 2010.10
満足度を考慮したユーザレビューの分析手法に関する一考察

三川健太, 石田崇, 後藤正幸

日本経営工学会平成22年度秋季研究大会

Presentation date： 2010.10
高次元空間の確率モデルにおける統計的性質について

後藤正幸

日本経営工学会平成22年度秋季研究大会

Presentation date： 2010.10
高符号化率までパンクチャ可能なLDPC符号に関する一考察

長田佳史, 寺本賢一, 細谷剛, 後藤正幸

電子情報通信学会, 技術研究報告 IT2010-28, Vol.110, No.137

Presentation date： 2010.07
混合Polya分布に基づくサブカテゴリを考慮した文書分類手法

牛尼夏海, 雲居玄道, 石田崇, 後藤正幸

電子情報通信学会, 技術研究報告 IT2010-13，Vol.110, No.137

Presentation date： 2010.07
アルファベットが未知の場合の木情報源に対する効率的ベイズ符号化アルゴリズム

岩間大輝, 寺本賢一, 石田崇, 後藤正幸

電子情報通信学会, 技術研究報告 IT2010-11，Vol.110, No.137

Presentation date： 2010.07
協調フィルタリングに基づく情報推薦手法の漸近評価

後藤正幸, 鈴木誠, 石田崇, 平澤茂一

日本経営工学会平成22年度春季研究大会

Presentation date： 2010.05
学生視点に基づくWBT授業コンテンツの評価に関する一考察

後藤正幸, 石田崇, 川原洋, 平澤茂一

経営情報学会 2009年秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2009.11
観光地の指定とスケジュールの多様性を考慮した観光スケジュール作成支援

石川英太郎, 石田崇, 後藤正幸, 東基衞

第8回情報科学技術フォーラム講演論文集 FIT2009

Presentation date： 2009.09
フォークソノミーにおけるタグの意味的関係分析に関する一考察

岸端佑季, 雲居玄道, 後藤正幸, 東基衞

第8回情報科学技術フォーラム講演論文集 FIT2009

Presentation date： 2009.09
ネパールフィールド研修プログラムを題材とした環境教育モジュールの開発と援用

後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル, 岡田啓

CIEC 2009PCカンファレンス

Presentation date： 2009.08
メッセージ伝播型復号法に効果的な非正則LDPC符号の構成法と復号順序の決定法

谷口祐樹, 細谷剛, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会, 技術研究報告, vol.109, no.143, IT2009-10

Presentation date： 2009.07
一般化LDPC符号に対する部分符号の構造を利用した効率的な符号化法

寺本賢一, 細谷剛, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会, 技術研究報告, vol.109, no.143, IT2009-10

Presentation date： 2009.07
レストランを対象とした店舗従業員満足度に関する研究

林秀貞, 増井忠幸, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2009.05
ビュッフェ形式レストランの顧客ベネフィット分析に関する一研究

神鳥江里子, 増井忠幸, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2009.05
著作権侵害文書検出のためのストリングカーネルを用いた要約文発見手法

雲居玄道, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

2008経営情報学会秋季大会

Presentation date： 2008.11
Web上のユーザコメントを用いた価格プレミアム−顧客価値構造モデルの構築

富田大介, 三川健太, 後藤正幸, 増井忠幸

2008経営情報学会秋季大会

Presentation date： 2008.11
ユーザレビューを用いた要求品質の構造分析に関する一考察

井口琢斗, 富田大介, 田中慶二, 後藤正幸

2008経営情報学会秋季大会

Presentation date： 2008.11
輸送過程における二酸化炭素排出量の詳細把握とその意義に関する一研究

吉藤智一, 増井忠幸, 後藤正幸

日本経営工学会平成20年度秋季大会

Presentation date： 2008.10
中古車の価格モデルとユーザベネフィット分析に関する一考察

田中慶二, 富田大介, 後藤正幸, 渡部和雄

日本経営工学会平成20年度秋季大会

Presentation date： 2008.10
Webを用いたブランド・イメージ測定に関する研究

中村徹, 富田大介, 後藤正幸

日本経営工学会平成20年度秋季大会

Presentation date： 2008.10
ネパールにおける環境教育研修プログラムの評価に関する一考察

清水恵子, シュレスタ・マニタ, 後藤正幸, 岡田啓

日本経営工学会平成20年度秋季大会

Presentation date： 2008.10
ネパールを対象としたプロジェクト型環境教育モデルに関する一考察〜プロジェクトマネジメントの視点に基づく教育モデルの検討〜

瀬戸友貴, 今野夏希, 後藤正幸, 岡田啓, ブレンダ・ブッシェル

日本経営工学会平成20年度秋季大会

Presentation date： 2008.10
ネパールを対象としたプロジェクト型環境教育モデルについて

今野夏希, 瀬戸友貴, 後藤正幸, 岡田啓, ブレンダ・ブッシェル

日本環境教育学会第19回大会

Presentation date： 2008.08
大学生を対象としたネパールにおける環境教育プログラム

清水恵子, 阿部雄太, 後藤正幸, 岡田啓, ブレンダ・ブッシェル

日本環境教育学会第19回大会

Presentation date： 2008.08
宅配サービスにおける物流効率向上のための顧客購入単価向上策に関する研究

富田智恵, 鈴木美保, 後藤正幸, 増井忠幸

日本経営工学会平成20年度春季大会

Presentation date： 2008.05
戦略事例の構造化による戦略アナロジー評価モデルの構築

後藤正幸, 原田繁幸, 田邊亘

経営情報学会 2007年秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2007.11
テキスト分類問題を対象としたベクトル空間における距離構造の漸近解析に関する一考察

後藤正幸, 石田崇, 鈴木誠, 平澤茂一

第30回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 2007.11
価格プレミアム要因の構造分析に関する一考察

富田大介, 林翔希, 後藤正幸

日本経営工学会平成19年度秋季大会

Presentation date： 2007.10
自由記述文書データ分析における知識構造の援用に関する一考察

渡辺智幸, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成19年度秋季大会

Presentation date： 2007.10
コンビニエンスストアにおける顧客の購買行動に関する研究

浜翔太郎, 後藤正幸

日本経営工学会平成19年度秋季大会

Presentation date： 2007.10
スパースネスを考慮したベクトル空間モデルの統計的漸近解析について

後藤正幸

日本経営工学会平成19年度秋季大会

Presentation date： 2007.10
コンビニエンスストアにおける顧客の購買行動に関する研究

浜翔太郎, 上林眞也, 後藤正幸

日本経営工学会平成19年度春季大会

Presentation date： 2007.05
知識構造を利用した文書データの自動分析に関する一考察

渡辺智幸, 三川健太, 海老澤卓哉, 後藤正幸

日本経営工学会平成19年度春季大会

Presentation date： 2007.05
文書分類モデルの性質に関する一考察

後藤正幸, 平澤茂一

第29回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 2006.12
統計モデルに基づく大学入試の理論的考察

後藤正幸, 石田崇, 平澤茂一

経営情報学会秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2006.11
顧客ロイヤリティ構造図に基づくユーザコメントの分析手法に関する一考察

三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会平成18年度秋季大会

Presentation date： 2006.11
重要文抽出手法による自由記述アンケートの分析手法について

渡辺智幸, 後藤正幸, 石田崇, 平澤茂一

日本経営工学会平成18年度秋季大会

Presentation date： 2006.11
小学生を対象とした環境教育プログラムの評価法に関する一考察

栗島由美, 後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル

日本経営工学会平成18年度秋季大会

Presentation date： 2006.11
大学生アンケートに基づく学生満足度の分析

浜翔太郎, 後藤正幸

日本経営工学会平成18年度秋季大会

Presentation date： 2006.11
文書分類モデルの統計的性質に関する一考察

後藤正幸, 平澤茂一, 俵信彦

日本経営工学会平成18年度秋季大会

Presentation date： 2006.11
作業員の暗黙知に依存した作業工程の分析

枝松哲朗, 後藤正幸, 薗部祐希

日本経営工学会平成18年度秋季大会

Presentation date： 2006.11
ネパール-日本の連携による小学生を対象としたプログラムの設計と評価

栗島由美, 三川健太, ブレンダ・ブッシェル, 後藤正幸

日本環境教育学会第17回大会

Presentation date： 2006.08
大学生を対象としたネパールプロジェクトの教育効果に関する一考察

三川健太, ブレンダ・ブッシェル, 栗島由美, 後藤正幸

日本環境教育学会第17回大会

Presentation date： 2006.08
大学マーケティングのための市場分析に関する一考察

浜翔太郎, 三川健太, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2006.05
消費者コミュニケーション手段としてのチラシ広告に関する一考察

枝松哲朗, 近藤真史, 後藤正幸, 渡邊法比彦

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2006.05
ネパールと連携した環境教育プログラムの評価に関する一考察

栗島由美, 後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2006.05
継続購買につながる顧客ロイヤリティの構造分析手法に関する一考察

三川健太, 高橋勉, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2006.05
情報検索技術を用いたアンケートデータの分析手法に関する研究

渡辺智幸, 後藤正幸, 石田崇, 平澤茂一

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2006.05
大学入試の理論

後藤正幸

日本経営工学会春季大会予稿集

Presentation date： 2006.05
オフィスビルにおける需要を対象とした文房具の共同配送に関する研究

反田晶久, 増井忠幸, 後藤正幸

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 2006.05
物流業務における二酸化炭素排出量算定のための情報伝達システムの提案

河合伸幸, 増井忠幸, 後藤正幸

経営情報学会，2005年秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2005.11
教学支援システムに関する学生アンケートの分析

渡辺智幸, 後藤正幸, 石田嵩, 酒井哲也, 平澤茂一

情報科学技術フォーラム FIT 2005

Presentation date： 2005.09
制御理論に基づくミルクラン型物流システムの特性解析

後藤正幸, 増井忠幸, 俵信彦

日本経営工学会平成17年度秋季大会

Presentation date： 2005.09
ネパールにおける環境NGOのコミュニティマネジメントに関する一考察

三川健太, ブレンダ・ブッシェル, 後藤正幸

日本経営工学会平成17年度秋季大会

Presentation date： 2005.09
シミュレーションによる共通EDIシステムの導入効果検証

今剛士, 後藤正幸, 増井忠幸

日本経営工学会平成17年度秋季大会

Presentation date： 2005.09
フェーズに合わせた中小企業の知財戦略

枝松哲朗, 後藤正幸, 渡邊法比古, 薗部祐希

日本経営工学会平成17年度秋季大会

Presentation date： 2005.09
日本とネパールの小学校ネットワーキングによる環境教育とその評価

栗島由美, 後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル

日本経営工学会平成17年度秋季大会

Presentation date： 2005.09
大学生を対象としたオーストラリア熱帯雨林フィールドプログラムにおける情報教育とその評価

後藤正幸, 野村迅史, 小堀洋美

日本環境教育学会第16回大会研究発表要旨集

Presentation date： 2005.06
物流システムのための情報チェーンに関する一考察

後藤正幸, 増井忠幸

経営情報学会 2005年春季全国研究発表大会

Presentation date： 2005.06
文書分類技法とそのアンケート分析への応用

平澤茂一, 石田崇, 足立鉱史, 後藤正幸, 酒井哲也

経営情報学会 2005年春季全国研究発表大会

Presentation date： 2005.06
インターネットを用いた研究支援環境

石田崇, 足立鉱史, 後藤正幸, 酒井哲也, 平澤茂一

経営情報学会 2005年春季全国研究発表大会

Presentation date： 2005.06
ミルクラン方式のアナロジーによる直送と一括配送の混合配送方式について

後藤正幸

日本経営工学会平成17年度春季大会

Presentation date： 2005.05
介護認定シミュレーションによる地域リハビリテーションの将来動向に関する考察

後藤正幸, 藤田昌子, 太田久彦, 小林順子, 大久保寛基, 大成尚

日本経営工学会平成17年度春季大会

Presentation date： 2005.05
実験計画法を用いたオリジナルプリントTシャツの品質最適化

枝松哲郎, 後藤正幸, 渡邊法比古, 園部祐希

日本経営工学会平成17年度春季大会

Presentation date： 2005.05
大学生を対象としたオーストラリア熱帯雨林フィールドプログラムの実践とその学生による評価

小堀洋美, Robyn Wilson, 野村迅史, 日野淳郎, 後藤正幸

日本環境教育学会第16回大会研究発表要旨集

Presentation date： 2005.05
多段階在庫の汎用性に関する情報理論的考察

後藤正幸, 増井忠幸, 平澤茂一

第27回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 2004.12
リハビリテーション診療支援データベースの開発―評価方法の妥当性検討―

太田久彦, 小林順子, 木村哲彦, 高倉保幸, 後藤正幸, 大久保寛基, 大成尚

第24回医療情報学連合大会第5回日本医療情報学会学術大会

Presentation date： 2004.11
UMLに基く物流情報モデルの構造分析手法に関する一考察

後藤正幸, 増井忠幸

経営情報学会 2004年度秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2004.11
情報検索技術を用いた選択式・自由記述式の学生アンケート解析

石田崇, 足立鉱史, 後藤正幸, 酒井哲也, 平澤茂一

経営情報学会 2004年度秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2004.11
サプライヤーと小売店の統合協力モデルに関する研究

聶炎, 増井忠幸, 後藤正幸

日本経営工学会平成16年度秋季大会

Presentation date： 2004.10
Building Learner Autonomy through Web Based Training in Media English

Kuniko Yoshida, Shintaro Sekine, Brenda Bushell, Masayuki Goto

Japan Association for Current English Studies Conference on Current English Studies

Presentation date： 2004.10
UMLに基づくビジネスモデルの多変量解析による構造分析

後藤正幸, 増井忠幸

ビジネスモデル学会年次大会

Presentation date： 2004.10
多教室同時開講型プログラミング演習科目の試みとその効果

後藤正幸, 大野明彦, 萩原拓郎, 横井利彰

社)私立大学情報教育協会平成16年度大学情報化全国大会

Presentation date： 2004.09
自然言語表現に基づく学生アンケート分析システム

酒井哲也, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

第3回情報科学技術フォーラム FIT 2004

Presentation date： 2004.09
リハビリテーションデータベース開発（第3報）−活動評価標準化案と分析試行結果−

小林順子, 太田久彦, 大成尚, 大久保寛基, 木村哲彦, 後藤正幸, 陶山哲夫

第54回日本病院学会

Presentation date： 2004.07
ネパールと連携した環境教育コンテンツの開発と実装

後藤正幸, ブレンダ・ブッシェル, 柳生修二

日本経営工学会平成16年度春季大会

Presentation date： 2004.05
UMLに基づく物流モデルの情報チェーン分析手法

今剛士, 後藤正幸, 増井忠幸

日本経営工学会平成16年度春季大会

Presentation date： 2004.05
学習モデルに基づいたe-learningコンテンツの設計と評価

松元崇子, 後藤正幸

日本経営工学会平成16年度春季大会

Presentation date： 2004.05
学習モデルに基づいたe-learningコンテンツの設計と評価に関する研究

松元崇子, 後藤正幸

日本経営工学会西関東支部第4回学生論文発表会

Presentation date： 2004.03
UMLに基づく物流モデルの情報チェーン分析手法に関する研究

今剛士, 後藤正幸, 増井忠幸

日本経営工学会西関東支部第4回学生論文発表会

Presentation date： 2004.03
授業モデルとその検証

石田崇, 伊藤潤, 後藤正幸, 酒井哲也, 平澤茂一

経営情報学会2003年度秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2003.11
ベイズ統計を用いた文書ファイルの自動分析手法

後藤正幸, 伊藤潤, 石田崇, 酒井哲也, 平澤茂一

経営情報学会2003年度秋季全国研究発表大会

Presentation date： 2003.11
リハビリテーションデータベース開発(1)−Healthcare Qualityとリスク調整アウトカム評価−

太田久彦, 小林順子, 木村哲彦, 高倉保幸, 陶山哲夫, 高橋邦泰, 後藤正幸

リハビリテーション・ケア合同研究大会

Presentation date： 2003.10
リハビリテーションデータベース開発(2)−経緯と現状について−

小林順子, 太田久彦, 木村哲彦, 高倉保幸, 陶山哲夫, 高橋邦泰, 後藤正幸

リハビリテーション・ケア合同研究大会

Presentation date： 2003.10
ネットワークを活用した中小企業の技術マーケティング

後藤正幸, 渡辺法比古, 増井忠幸

武蔵工業大学環境情報学部シンポジウム-情報の参加デザイン発表概要集

Presentation date： 2003.09
LAN環境の構築と管理に関する演習授業とその効果

後藤正幸, 家木俊温, 萩原拓郎

私立大学情報教育協会平成15年度大学情報化全国大会

Presentation date： 2003.09
授業に関する選択式・記述式アンケートの分析

平澤茂一, 石田崇, 伊藤潤, 後藤正幸, 酒井哲也

私立大学情報教育協会平成15年度大学情報化全国大会

Presentation date： 2003.09
PLSI を利用した文書からの知識発見

伊藤潤, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

情報科学技術フォーラム FIT 2003

Presentation date： 2003.09
メディアタブローの実況連動型使用による協調学習の試みについて

杉本明日香, 赤間啓之, 大津真知子, 馬越庸恭, 後藤正幸, 高山緑, 山田豊通

CIEC（コンピュータ利用教育協議会）2003PCカンファレンス

Presentation date： 2003.08
選択式・記述式アンケートからの知識発見

後藤正幸, 酒井哲也, 伊藤潤, 石田崇, 平澤茂一

CIEC（コンピュータ利用教育協議会） 2003PCカンファレンス

Presentation date： 2003.08
情報検索技術を用いた効率的な授業アンケートの分析

酒井哲也, 伊藤潤, 後藤正幸, 石田崇, 平澤茂一

経営情報学会2003年春季全国研究発表大会

Presentation date： 2003.06
ポリマー染色技術によるエコ・ブランド戦略

渡邊法比古, 薗部祐希, 後藤正幸

日本環境学会第29回研究発表会

Presentation date： 2003.06
ベンチャー企業の特許戦略 ―創造的な時間とコスト管理―

渡邊方比古, 薗部祐希, 土田泰広, 後藤正幸, 藤末健三

日本知財学会, 第1回研究発表会・シンポジウム

Presentation date： 2003.05
語頭条件を満たさない単語集合をもつWord-Valued Sourceの性質について

石田崇, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告ＩＴ2003-5

Presentation date： 2003.05
Fun and Creativity Creates Huge Profit - Based on The Case Studies of Four Small Businesses -

渡邊法比古, 薗部祐希, 後藤正幸

企業家研究フォーラム第1回全国大会

Presentation date： 2003.05
A New Promotion Model for Small Businesses

Norihiko Watanabe, Yuki Sonobe, Masayuki Goto, Kenzo Fujisue

2003年ビジネスモデル学会年次大会

Presentation date： 2003.03
単語単位で系列を出力する情報源の性質について

石田崇, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第25回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 2002.12
リハビリテーション診療支援のためのデータベース開発

太田久彦, 後藤正幸

第22回医療情報学連合大会

Presentation date： 2002.11
統計的考察に基づくAHPの多角的整合性評価について

浦野真穂, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2002.10
リンク構造に基づくWebコミュニティの抽出手法

小森泉, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2002.10
生活者の消費と欲求に関する研究

伊藤朝紀, 後藤正幸, 大槻繁雄, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2002.10
IDEF0を用いた業務プロセスモデルの定量的評価手法に関する一考察

明石英樹, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2002.10
クラスタ生成に基づく電子メールの重要度ランク付け手法

小川恭之, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

情報科学技術フォーラム FIT 2002

Presentation date： 2002.09
文間の単語共起類似度を用いた重要文抽出手法

伊藤潤, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

情報科学技術フォーラム FIT 2002

Presentation date： 2002.09
グローバル製造業のコストモデルとその実装

浜本正明, 後藤正幸, 松島克守, 森雅彦

2002年ビジネスモデル学会年次大会

Presentation date： 2002.03
不完全データを含む分割表におけるベイズ予測

本田真理, 後藤正幸, 平澤茂一

第24回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 2001.11
変分ベイズ法に基づくARモデルによる混合予測について

倉持佳生, 後藤正幸, 平澤茂一

第24回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 2001.11
単語単位で系列を出力する情報源に対するLZ78符号のユニバーサル性について

石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

第24回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 2001.11
ブランドエクイティの定量化に関する一提案

室岡高広, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2001.10
行列で表現されたアンケートデータのクラスタリングについて

和田寛子, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2001.10
囚人のジレンマゲームとエントロピーモデルに基づく価格競争モデルの提案

野田誠, 俵信彦, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2000.10
質的・量的データが混在する場合の分類問題に関する一考察

清水裕之, 俵信彦, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2000.10
感性情報の構造解析に関する研究

金谷篤, 俵信彦, 後藤正幸

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2000.10
属性間の関連を考慮した帰納推論に関する一考察

岩本佳久, 後藤正幸, 平澤茂一

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 2000.10
EMアルゴリズムに基づくAHPの評価値算出法について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

2000年情報論的学習理論ワークショップ

Presentation date： 2000.07
観測雑音を考慮したARモデルによるベイズ最適な予測法

倉持佳生, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT2000-17

Presentation date： 2000.07
パラメータが変動するFSMX情報源に対するベイズ符号化に関する一考察

鎌須賀敦之, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT2000-16

Presentation date： 2000.07
不完全データからのベイズ推定に関する一考察

本田真理, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT2000-15

Presentation date： 2000.07
統計的推定の立場からみたZiv-Lempel符号に関する一考察

対馬克也, 後藤正幸, 平澤茂一

第22回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1999.12
単語単位で系列を出力する情報源

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第22回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1999.12
業務プロセスにおけるアクティビティの関連性の定量化手法に関する一研究

平山宗一郎, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋期大会

Presentation date： 1999.10
線形回帰モデルにおけるベイズ最適な予測法に関する研究

肥土雅生, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋期大会

Presentation date： 1999.10
一対比較行列が不完全な場合のAHPに関する研究

本川亨, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋期大会,

Presentation date： 1999.10
On Asymptotic Normality of Density Functions and Its Applications

GOTO, Masayuki, MATSUSHIMA, Toshiyasu, HIRASAWA Shigeichi

1999年情報論的学習理論ワークショップ

Presentation date： 1999.08
単語単位で出現する系列に対するベイズ符号について

石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT99-28

Presentation date： 1999.07
事後確率密度の漸近正規性に関する一考察

丸山英昭, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT99-27

Presentation date： 1999.07
モデル族の部分集合に基づく予測について

島幸夫, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第21回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1998.12
Extended Stochastic Complexity の漸近式について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第21回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1998.12
統計的モデル選択の規準について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一, 俵信彦

日本経営工学会秋期大会

Presentation date： 1998.11
String Matching に基づく有歪み圧縮に関する研究

前田浩二, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告IT98-29

Presentation date： 1998.07
部分的な復号を可能にするLZ78符号の修正符号

対馬克也, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告IT98-28

Presentation date： 1998.07
符号語コストを考慮した情報源符号化について

吉田隆弘, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 1998.05
事後確率密度の漸近正規性について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 1998.05
階層モデル族のモデル選択における選択誤り率について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告IT97-64

Presentation date： 1998.01
木構造モデル族のモデル選択法に関する一考察

中尾峰, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第20回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1997.12
指数分布に対する事前分布について〜寿命分布に対するベイズ推定量に関する研究〜

青木美穂, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1997.11
在庫量・発注量変動によるコスト増を考慮した定期発注方式に関する研究

西嶋淳, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1997.11
分割表における母数推定に関する研究

菊池淑子, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1997.11
線形回帰モデルのベイズ最適な予測法に関する研究

鈴木友彦, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1997.11
木構造のモデル族の学習・予測アルゴリズムに関する一考察

島幸夫, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT97-36

Presentation date： 1997.07
ベイズ決定理論に基づく統計的モデル選択について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT97-21

Presentation date： 1997.07
String Matching Algorithm による有歪み圧縮について

小幡洋昭, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT96-60

Presentation date： 1997.01
Clarke と Barron の Bayesian Asymptotics について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT96-59

Presentation date： 1997.01
マルコフ情報源に対するVF符号に関する一考察

木村勝, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第19回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1996.12
異なる事前分布を持つ場合のMDL原理に基づく符号とベイズ符号の符号長に関する一考察

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第19回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1996.12
母集団のパラメータ変化時点検出のベイズアプローチに関する一考察

山下公子, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1996.10
符号長を評価とした確率モデルの学習に関する一考察

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1996.10
統計的モデル選択問題における選択誤り確率に関する一考察

中尾峰, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT96

Presentation date： 1996.07
MDL基準に基づく符号とベイズ符号の符号長に関する解析

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT96-3

Presentation date： 1996.05
共役勾配法における探索効率向上法について

吉田隆弘, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 1996.05
情報源の変化時点検出におけるMDL原理とベイズ理論について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一, 俵信彦

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 1996.05
階層型ニューラルネットワークの混合モデルによるベイズ最適な予測について

橋川弘紀, 後藤正幸, 俵信彦

電子情報通信学会技術研究報告 NC95 -121

Presentation date： 1996.03
最適制御を用いた発注方式の生産−在庫システムへの適用

内園みどり, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1995.11
確率モデルの学習に関する一考察

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1995.11
観測雑音を考慮した不確実な知識の推論法について

川又英紀, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第18回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1995.10
ユニバーサル情報源符号化アルゴリズムに基づく事後確率推定アルゴリズム

阿部真士, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第18回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1995.10
ベイズ決定理論に基づくデータ解析に関する一考察

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第18回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1995.10
汎化を考慮した確率モデルの学習について

後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

情報処理学会全国大会

Presentation date： 1995.09
情報源モデルのパラメータ推定とZiv-Lempel符号について

木村勝, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT95-21

Presentation date： 1995.07
情報量基準による階層型ニューラルネットワークのモデル構造決定方法

開沼泰隆, 橋川弘紀, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 1995.05
有色雑音を持つ確率システムのフィードバック制御と生産-在庫システムへの適用

後藤正幸, 内園みどり, 俵信彦

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 1995.05
2値分類問題へのニューラルネットワークの適用に関する一考察

松原徳明, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第17回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1994.12
エントロピー最小化によるフィードバック制御の定式化

後藤正幸, 平澤茂一, 俵信彦

第17回情報理論とその応用シンポジウム

Presentation date： 1994.12
学習アルゴリズムが与える汎化への影響について

後藤正幸, 橋川弘紀, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1994.11
二次近似範囲を調整する共役勾配法とBP学習への適用

後藤正幸, 俵信彦

電子情報通信学会技術研究報告 NC94-37

Presentation date： 1994.10
階層型ニューラルネットワークにおける入力変数の指定法

橋川弘紀, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 1994.05
共役勾配法によるBP学習について

後藤正幸, 開沼泰隆, 俵信彦

日本経営工学会秋季大会

Presentation date： 1993.11
A Fast Learning Algorithm for Multilayer Neural Networks

Yasutaka Kainuma, Masayuki Gotoh, Nobuhiko Tawara

ICPR Production Research 93 (Finland)

Presentation date： 1993.08
バックプロパゲーション学習アルゴリズムについて

開沼泰隆, 後藤正幸, 俵信彦

日本経営工学会春季大会

Presentation date： 1993.05

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Research Projects

データ駆動型社会の基盤をなす次世代実験計画技術の開発と実証的評価

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A)

Project Year :

2021.04

-

2025.03

後藤正幸, 上田雅夫, 守口剛, 関庸一, 鈴木秀男, 生田目崇, 小林学, 三川健太, 山下遥
ポストコロナ時代における異文化ネットワーキングに基づく協働型主体的学習モデル

日本学術振興会科学研究費助成事業挑戦的研究(萌芽)

Project Year :

2021.07

-

2024.03

後藤正幸, 杉原真晃, 山下遥
A Study on Environmental-friendly Business Models for Sustainable Development in Nepal

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Project Year :

2013.04

-

2018.03

BUSHELL Brenda

　View Summary

As Nepal industrializes, environmental sustainability is regarded as one of the pressing challenges. This research analyzed the potential for environmental-friendly business models in urban and rural Nepal, focusing on sectors of tourism, agriculture and informal enterprise. We found that mobilizing linkages among these sectors and adopting ICT can support and promote eco-friendly sustainable business models, particularly for small scale businesses run by women. Additionally, perspectives from local citizens reveal the importance of community support systems, such as waste management, Education for Sustainable Development (ESD) and health promotion. The research illustrates the need to include gender issues, as well as the wealth and education gap. There is also a need for coordinated efforts from businesses and government in developing the social and economic systems that work in harmony with the environmental systems to support sustainable development in the business sector.
Development and application of next generation pattern recognition methods for user behavior analysis using large scale log data

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

Project Year :

2014.04

-

2017.03

GOTO Masayuki

　View Summary

The objective of this study is to develop next-generation pattern recognition methods for management decision making and marketing technology through the analysis of user behaviors based on large-scale log data accumulated in databases such as EC sites. While analyzing actual user behavior history data, we studied new models and methods which are theoretically considered highly versatile. In particular, we developed a machine learning model for developing the issuing logic for real-time coupon ticket systems from multiple viewpoints on users' page browsing behaviors on an EC site. The performances of our proposed models and analytical techniques were verified by using actual data and various applications were demonstrated.
Fundamental study on business analytics technologies on big data era

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Project Year :

2014.04

-

2017.03

Goto Masayuki

　View Summary

The objective of this study is to develop and deepen large-scale and diverse business data analytical technology (business analytics), propose new analytical models corresponding to various business data.
Specifically, we promoted research on the following individual themes: 1) development of data analytics technology for database information on EC sites, 2) development of analytical technique of marketing information accumulated as text data, 3) development of statistical model for recommendar systems, 4) Theoretical analysis of Web marketing model using information retrieval and recommendation technology, 5) Development of analytical method for high dimensional and sparse large scale data, 6) Development of privacy protection data analysis technology.
A Fundamental Study on Web Marketing Technology on Social Media Era

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Project Year :

2011

-

2013

GOTO Masayuki

　View Summary

In this research, the information analytics and the Web marketing technology were studied for supporting the business activities on the social media era. Focusing on the fundamental techniques and models for analytics and Web marketing tools, several new models to analyze the text data and statistical models have been proposed. The new model for recommendation system and statistical models to represent the consumer behaviors have also been studied. Through numerical experiments and applications to the real data, the effectiveness of the proposed models and methods were clarified. Moreover, the asymptotic analysis of the high dimensional vector space model of text data with sparseness was conducted. The asymptotic optimality of the distance measures on the text vector space was shown.
Text Mining for Languages of All Ages and Countries

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Project Year :

2010

-

2012

SUZUKI Makoto, OHSUGA Akihiko, GOTO Masayuki, SUKO Tota

　View Summary

We proposed the accumulation method, which is a language-independent text classification method that is based on the character N-gram. The accumulation method does not depend on the language structure, because this method uses the character N-gram to form index terms. If text documents are expressed in Unicode, then the accumulation method can classify documents using the same algorithm. Therefore, we classified English, Japanese, Korean, and Chinese text documents. As a result, the highest macro-averaged F-measures of the proposed method were 94.5% for the English Reuters-21578, 88.5% for the Japanese CD-Mainichi 2002 data set, 90.2% for the Korean Hankyoreh 2008 data set, and 92.6% for the People's Daily 2009-2010 data set. Thus, we obtained good results for these languages. Moreover, we were able to construct a mathematical model of the accumulation method and were able to clarify the mathematical meaning.
Research into the construction of a sustainable community model in Nepal, based on a system of community networking

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Project Year :

2008

-

2012

BRENDA Bushell, GOTO Masayuki, YOSHIDA Kuniko, OKADA Akira, HOM BAHADUR Rijal

　View Summary

The research activities over the past five years have resultedin the development of a network of community members who share the goal of sustainable community development. By researching deeply about environmental, social and economic issues facing communities in both rural and urban Nepal, the research has identified 65 community indicators in which community stakeholders believe are important for the creation of a sustainable community. These indicators were developed and piloted from 2009 to 2012. The research also identified the following community members as the networking community: 1) households, including both male and female household members; 2) shopkeepers; 3) government and private schools; 4) NGOs, including World Wildlife Fund, 5) Biogas organizations; and 6) Community women’s organizations. Through focus group discussions and surveys with each of the above members, it was found that linking these members through a community networking system can support the development of a sustainable community.
A Study on Information Structuring Method for Problems in the Field of Industrial Engineering and Management

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Project Year :

2008

-

2010

GOTO Masayuki

　View Summary

In this research, information structuring methods were studied from the viewpoint of industrial engineering and management. The several methods to extract knowledge from text data were proposed and the theoretical analysis for the general model was conducted. Moreover, the method to give the strategy map in a structured data base is proposed. On the keyword of "information structuring", various methods that are useful in business scenes were studied and the effectiveness of these methods were clarified by applications to various problems.
Design and Evaluation for Environmental Logistics Systems with Economic Synergy

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Project Year :

2007

-

2009

MASUI Tadayuki, GOTO Masayuki, YAMADA Tetsuo

　View Summary

This study is a fundamental research for establishing a new environmental logistic-consume paradigm to bridge the environmental aspect and economic aspect. The main findings are to make possible to grasp and show the CO_2 emissions for each delivery good dynamically in logistics process by developing an information system by combining a fuel gauge and IC tags. Also, on the viewpoint of the environmental marketing, a management strategy for logistics companies was discussed by analyzing the relationship among the customer sales rewards, the fuel costs of truck and the CO_2 volumes in the transportation processes.
中小企業経営のための知識表現モデルとその構造分析手法に関する研究

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(B)

Project Year :

2006

-

2007

後藤正幸

　View Summary

本研究は、経営工学的知見を集約した情報構造化手法を開発すると共に、様々な経営学、経営工学上の諸問題を対象として、手法の有効性を実証的に示すことを目的としている。まず、"経営学的な視点"を組み込んだ情報構造化に基づき、テキスト形式のデータから知識構造を構築する方法論を提案した。さらに、様々な応用例において、得られた知識構造を用いたテキストデータの分析を通じ、提案する方法の有効性を実証的に示した。具体的には、マーケティング情報として活用が望まれるWeb上の大量のユーザレビューを分析し、ユーザの意見を構造的に集約すると共に、様々な視点から分析する方法を提案した。実際のユーザレビューの分析を通じて、有用な知見が得られることを示し、提案手法の有効性を示した。また、企業経営の諸問題でしばしば必要とされる比較分析、特徴分析といった目的に対し、"経営学的な視点"を組み込んだ情報構造化によるデータベース化の方法を提案した。この研究では、成功した中小企業の記事について、経営学的知見を加味し、企業戦略事例の特徴の構造化を行い、200以上の事例について分析を行った。その結果、SWOT分析やファイブフォース等の戦略論の枠組みを反映した形で、戦略事例のアナロジー構造図を構築し、これを用いて類似性を定義する方法を提案することができた。実際の事例の分析を通じ、成功した中小企業の特徴について論じると共に、本研究で提案した方法論の有効性を示した。以上の研究成果を通じ、中小企業経営のための知識表現モデルとして、構造化技法を用いた方法論の有効性を示し、一定の成果が得られた。本研究の成果については、その一部をすでに国内外の学会で発表済みであるが、引き続き、学術論文の形で成果発表を行う予定である。
Construction and Development of an Environmental Education Module based on Knowledge Gathered in Nepal

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Project Year :

2005

-

2007

BUSHELL Brenda, YOSHIDA Kuniko, GOTO Masayuki

　View Summary

The purpose of the research from 2005 to 2007 was to identify key environment issues in Nepal, and, through various approaches in gathering the information, construct and develop a learning module for environment education. As the impetus for environmental action originates at the grassroots level in Nepal, 5 main sectors were targeted as representative of holding knowledge about and taking action in and for the environment. The sectors included ; educational institutions, NGOs, informal grassroots organizations and local communities located in Kathmandu Valley.
In 2005 core collaboration was established between students and teachers of Musashi Institute of Technology Japan and National College, Kathmandu. An environment education program was designed for grade 6 students at Prabhat Government School. This enabled the gathering of data on the children's environmental awareness and behavior for waste management and sanitation. Further investigation resulted in a partnership between these 3 educational institutions and Zero Waste Nepal, an NGO targeting waste management. Further expanding the research in waste management, specifically in the management of paper recycling and plastic waste management, two women's organizations were targeted ; Jamarko and Women in Sustainable Development. Data was gathered on retail and consumer environmental behavior in relation to their environment management activities. Continued research in 2006 and 2007 focused on the waste transfer system developed by JICA, and the individual and community composting system designed and implemented by the NGO Clean Energy Nepal. Further exchange of information took place in symposiums hosted in Japan in 2006 and 2007. In total three types of learning contents were recorded on DVD and evaluated and web pages in both English and Japanese were created as learning tools for environment education. Embedded in the research was a student-centered study program in which students learned to take leadership and responsibility for their learning, based on action research.
企業シミュレータを実装するケーススタディ型eラーニング環境の構築に関する研究

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(B)

Project Year :

2003

-

2004

後藤正幸

　View Summary

本研究では,企業シミュレータを実装するeラーニング環境の構築を目的とし,様々な切り口から研究を行ってきた.第1に,企業経営やマネジメントについて勉強するための素材研究として,ビジネスモデルや企業経営における様々なモデルについて研究を行った.とくに,サプライチェーンが重要という認識から,多段階物流モデルについて新たな方法を提案し,評価を行っている.第2に,従来の情報検索技術や多変量解析の手法を援用し,学習者のアンケートを効率的に分析し,選択式アンケートの他,自由記述式アンケートからも知識発見が可能となる手法について一連の方法を提案している,eラーニング環境においてはLMS(学習進捗管理システム)の進歩もあり,比較的容易に多くの学生データを取得できるようになっている,これらのデータから効率的に有効な情報を引き出す手法は,今後のeラーニング環境においては重要な位置を占める.第3に,様々なeラーニングコンテンツを構築し,評価することで,本研究の目的とする経営戦略に関するeラーニング環境構築のための様々なノウハウ蓄積を行った,ネパールの環境問題社会問題について,バーチャルスタジオシステムを使って,ネパールの大学教員とコンテンツを共同作成した.また,Flashを用いて環境英語学習コンテンツ,TVMLとFlashの組み合わせでCプログラミングの学習コンテンツ等を構築し、実際の授業で試用して評価も行っている.プログラミングの授業においては,学内遠隔授業を開講し,その評価も行った.最後に,Flashを用いてストーリー性のある企業経営のためのeラーニングコンテンツを構築した.これは,社内チームが議論を進めながら,問題解決にあたるストーリーで展開する学習コンテンツであり,随所に学習者が自身で値を入力したりしてシミュレーションを駆使しながら学習を進められるよう工夫がなされている.
A Study of Information Chain for Realization of Informative Logistics System

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Project Year :

2003

-

2004

MASUI Tadayuki, GOTO Masayuki

　View Summary

In these days, the Supply Chain Management is being took notice in physical distribution activities in the world. As progressing of Information Technology, physical distribution activities are about to focus on not only the flow of goods, but also the flow of information. Today, it is not too much to say that transporting the information smoothly and surely and information sharing between companies is critical in the physical distribution business. Thus, it is necessary to show clearly the flow of information and physical distribution for the Supply Chain Management. We must clearly identify the path of information flow for the purpose of transporting information between the activities and many companies. This flow of information in the way of physical distribution comprises is defining features in the "Information Chain". Due to the development in Information Technology, media for communicating information, for example, IC-tags, two dimensional pattern codes and others have emerged, thus it is important to discuss how to use the information media effectively.
In this study, we propose a model description method to define the Information Chain. This method can express required information contents, its flow path, information characteristics and Source and Sink of the information. By using this method, we can analyze how to transport the information contents and how to select the information media for each. In the field study, we investigated three companies and represent real Information Chain by our proposal. Moreover, we surveyed the specialist's recognition and analyzed future goals for the physical distribution process. At last, we proposed several new distribution models and clarified that effectiveness by simulation experiments.
A Study on New Business Models of the Manufacturing Industry under a Digital Economical Environment

Japan Society for the Promotion of Science Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Project Year :

2001

-

2002

MATSUSHIMA Katsumori, MIMA Hideki, GOTO Masayuki, FUIISUE Kenzo

　View Summary

The objective of this research project is to establish new business models of the manufacturing industry under a digital economical environment. In order to realize the objective, the following studies have been carried out.
(1) A Design and Development of the Global Cockpit : With recent drastic changes of the global economical environment, scientific management is expected to achieve efficient business management. "Global Cockpit" is a management simulator which uses real business environments including global economical environments, such as foreign exchange, business conditions, etc., and a local environment, such as sales, etc. and gives simulated information for aid for managers to make rapid business decision. The main feature of the system is to give a virtual "Cockpit" for driving a business based on the virtual reality techniques. Seamless GUIs with metaphoric icons and a surrounding stereoscopic screen with three projectors ware developed to realize the cockpit. The system was tested by a group of real users.
(2) Optimization of Global Supply Chain Management : Since current global economical environment changes rapidly day by day, rapid decision making is a key issue to succeed business. Efficient supply chain management is one of the most important issues for managing manufacturing industry. Thus, our approach to accelerate decision is to develop a model for optimizing global supply chain management. Our model is able to handle unstable data such as foreign exchange, and domain specific features such as tax and so on. Evaluation using real Chinese data showed us that the proposed model was feasible and robust enough even in unstable current global market.
(3) Knowledge Structuring : Recent industry is rapidly turning into the knowledge-based. Consequently, business managers aim at realizing the knowledge-based company. In order to support these movements, we focused on two main approaches, ontology development and knowledge structuring. An automatic term recognition system and an automatic term clustering system using natural language processing techniques have been developed for automatic development of ontology. Knowledge retrieving and structuring system have also been developed for aid to exploit knowledge (ontology) to achieve efficient knowledge-based industry.

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Misc

Adaptive Ranking-based Sample Selection for Weakly Supervised Class-imbalanced Text Classification

Linxin Song, Jieyu Zhang, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

Findings of the 2022 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2022) 10707 2022.12 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
An Extended Model of Bayesian Optimization Method Considering Input-dependent Variance for Decision Support in Business Activities

Taiga Yoshikawa, Yuta Sakai, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) BM015 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Recommendation Item Selection Algorithm Considering the Recommendation Region in the Embedding Space

Tomoki Amano, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) BM020 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A New Analytical Model for Product Reviews Based on BERT Feature Extraction

Koutarou Yamashita, Ayako Yamagiwa, Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) BM022 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Context Construction Based on Latent Dirichlet Allocation for Contextual Bandit Algorithm

Ryota Matsunae, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) BM021 2022.11 [Refereed]

Authorship：Corresponding author

Research paper, summary (international conference)
A Method for Scalable Inference of Hidden semi-Markov Model by Batch Learning

Yosuke Takao, Ayako Yamagiwa, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) IEM076 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Machine Learning Approach with SHAP Values for Analyzing Relationships among Products of Individual Stores

Kodai Ishikura, Yuta Sakai, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) BM023 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
NoDust: Noisy Data Query Strategy Enhanced by Weak Supervised Learning

Linxin Song, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) IEM051 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Multiple Treatment Effect Estimation for E-commerce Marketing Using Observational Data

Yuki Tsuboi, Yuta Sakai, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) IEM010 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Method for Embedding Representations of Customer Feelings for Product Images

Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) MRI005 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Efficient Effective Path Search Algorithm for Explainable Recommendation Based on Reinforcement Learning

Guanyu Yang, Ryotaro Shimizu, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS2022) BM015 2022.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Learning and Estimation of Latent Structural Models Based on Between-Data Metrics

Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) Paper We-PS2-T12.5 2022.10 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)

DOI
Construction Methods for Error Correcting Output Codes Using Constructive Coding and Their System Evaluations

Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC2022) Paper We-PS2-T11.1 2022.10 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)

DOI
A Study on Search Problem Based on Bayesian Optimization to Control Worsening of Objective Function Value

Yuka Nakamura, Taiga Yoshikawa, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

The 20th Asian Network for Quality Congress (ANQ2022) ANQ2022, Beijing ANQ-TQS-22-005 2022.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Method to Improve Serendipity of Recommendation Lists Based on Collaborative Metric Learning

Akiko Yoneda, Ryota Matsunae, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 20th Asian Network for Quality Congress (ANQ2022) ANQ2022, Beijing ANQ-TQS-22-006 2022.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Method for Item Analysis Considering Duration of User Interests Based on Hidden Semi-Markov Model

Kirin Tsuchiya, Yuki Tsuboi, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

The 20th Asian Network for Quality Congress (ANQ2022) ANQ2022, Beijing ANQ-TQS-22-014 2022.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Topic Transition Model of Parents Concerns over Child-rearing Stages based on Question Data on Dedicated App

Koki Yamada, Yosuke Takao, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

The 20th Asian Network for Quality Congress (ANQ2022) ANQ2022, Beijing ANQ-TQS-22-016 2022.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Semi-Supervised Learning Model for Predicting User Attributes Based on Ladder Network

Mizuki Takeuchi, Taichi Imafuku, Yuta Sakai, Masayuki Goto

The 20th Asian Network for Quality Congress (ANQ2022) ANQ2022, Beijing ANQ-TQS-22-022 2022.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Data Augmentation Based Method for Enhancing Interpretability of Biterm Topic Model

Tianxiang Yang, Yuki Nishida, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 20th Asian Network for Quality Congress (ANQ2022) ANQ2022, Beijing ANQ-TQS-22-044 2022.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Evaluation of Analysis Model for Products with Coefficients of Binary Classifiers and Consideration of Way to Improve

Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

Proceeding of 24th International Conference on Human-Computer Interaction (HCI International 2022) 2022.06 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Purchasing Behavior Analysis Model that Considers the Relationship Between Topic Hierarchy and Item Categories

Yuta Sakai, Yui Matsuoka, Masayuki Goto

Proceeding of 24th International Conference on Human-Computer Interaction (HCI International 2022) 2022.06 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Performance Evaluation of ECOC Considering Estimated Probability of Binary Classifiers

Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

Proceeding of 10th World Conference on Information Systems and Technologies 2022 (WORLD CIST 2022) 2022.04 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)

DOI
Machine Learning for Demand Prediction of Seasonal Secondhand Fashion Items Based on Prior and Fine-tuning Prediction Models

Fuyu Saito, Haruka Yamashita, Hokuto Sasaki, Masayuki Goto

2021 IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IEEE IWCIA2021) IEEE IWCIA2021 2021.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Time Window Topic Model for Analyzing Customer Browsing Behavior

Fumiyo Ito, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2021 IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IEEE IWCIA2021) IEEE IWCIA2021 2021.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
A Study on New Product Recommendation Using Multi-Label CVAE for Fresh Flowers

Aya Kitasato, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2021 IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IEEE IWCIA2021) IEEE IWCIA2021 2021.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
An Improved Translation-based Recommendation Considering Last Purchasing Sequence

Yashu Li, Yamagiwa Ayako, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

2021 IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IEEE IWCIA2021) IEEE IWCIA2021 2021.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study on OOD Detection Based on Generative Models Trained for Each Discriminant Class

Ryota Matsunae, Fuyu Saito, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P12-01 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
An Improved Method for Estimating Conditional Average Treatment Effects Taking Account of Selection Bias Based on Causal Tree

Yuki Tsuboi, Yuta Sakai, Satoshi Suzuki, Masayuki Goto

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P15-02 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Store Analysis Using Latent Representation of Robust Variational Autoencoder Based on Sales History Data

Ryogo Okubo, Ryosuke Uehara, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P15-03 ) 2021.10 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
A Node Sharing Learning Method for Deep Neural Networks in Multi-Label Classification

Kodai Ishikura, Aya Kitasato, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P15-04 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study on Recommender System by Evaluating the Recommendation Effect of Individual Intervention

Taichi Imafuku, Tatsuya Kawakami, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P18-03 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study of Diversity Analysis Model for Cooking Recipes Based on Embeddings

Koutarou Yamashita, Fumiyo Ito, Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P20-03 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Discussion on Improving Fraud Detection Performance by Generative Adversarial Networks for Transactions Data

Guanyu Yang, Yuki Tsuboi, Ryotaro Shimizu, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P25-01 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study on Community Analysis Taking Account of User Preferences and Network Structure

Linxin Song, Fuyu Saito, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P25-02 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study on Ensemble Learning Model with Interpretability

Taiga Yoshikawa, Ayako Yamagiwa, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021) ANQ2021 ( C10-P25-03 ) 2021.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Predicting Customer Lifetime Value Using Neural Networks With Multi-task Learning Approach

Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

2020 INFORMS Annual Meeting FA61 ( AI for Decision Making III ) 2020.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study On Analysis Methods For Explaining Different Important Items Focused On Membership Stage Growth

Tianxiang Yang, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2020 INFORMS Annual Meeting TA05 ( Big Data Analytics 1 ) 2020.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Classification Model Of Consumer Living Patterns By Sparse Electricity Consumption

Satoshi Suzuki, Masayuki Goto

2020 INFORMS Annual Meeting MA04 ( Data Mining 1 ) 2020.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
An Analytical Model of Customer Purchase Factors Based on Conditional Variational Autoencoder Learned of Browsing History Data

Tatsuya Kawakami, Yuta Sakai, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

18th Asian Network for Quality Congress ANQ2020 ANQ-121 2020.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study on Analysis Model of Customers' Purchasing Behavior based on Knowledge Graph Attention Network

Fumiyo Ito, Zhiying Zhang, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

18th Asian Network for Quality Congress ANQ2020 ANQ-125 2020.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
An Analytical Model of Response Interval Between Employees on Business Chat Systems Based on Latent Class Model

Fuyu Saito, Ayako Yamagiwa, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

18th Asian Network for Quality Congress ANQ2020 ANQ-130 2020.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
An Analytical Model of Customer Purchasing Behavior Considering Event Characteristics on Flower Delivery Business

Aya Kitasato, Kenya Nonaka, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

18th Asian Network for Quality Congress ANQ2020 ANQ-134 2020.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Prediction Model of Earned Runs Based on Latent Class Markov Chain for Starters of Professional Baseball Pitchers

Ryosuke Uehara, Takuma Matsumoto, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

18th Asian Network for Quality Congress ANQ2020 ( 0 ) ANQ-138 - 3H1GS305 2020.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

　View Summary

In recent years, quantitative analysis for baseball is performed using a large amount of accumulated data for various purposes, such as a novel defensive shift and evaluation of players. This paper proposes a predictive model of the expected runs for each inning of starting pitchers. At that time, we apply the latent class model and group the combinations of the pitcher and the batter by a small number of latent variables, and the \lq\lq batting average\rq\rq is calculated for each latent class. Consequently we construct a model to calculate expected runs considering the difference of "batting average" between pitcher and batter matches. To verify the effectiveness of the proposed method, we conduct experiments by using actual Japanese professional baseball data.

CiNii
Construction of Demand Forecast Model of Tokyo Taxi Based on Probe Data Analysis

Reo Iizuka, Yuki Ono, Kenya Nonaka, Yuta Sakai, Masayuki Goto

18th Asian Network for Quality Congress ANQ2020 ANQ-142 2020.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Hypothesis Discovery Method for Predicting Change in Multidimensional Time-Series Data

Gendo Kumoi, Masayuki Goto

IEEE International Conference onf Systems, Man and Cybernetics MoBT13.3 2020.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
An Estimation Model of Life Change Point by Energy Consumption

Satoshi Suzuki, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto

The 20th Asia Pacific Industrial Engineering And Management Systems (APIEMS 2019) ( ID-309 ) 2019.12 [Refereed]

Authorship：Last author
An Analytical Model of Users' Communication on a Chat System

Ayako Yamagiwa, Yuto Seko, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

The 20th Asia Pacific Industrial Engineering And Management Systems (APIEMS 2019) ( ID-208 ) 2019.12 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Predicting Customer Churn of a Platform Business Using Latent Variables of Variational Autoencoder and Analysis of Customers’ Purchasing Behaviors

Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

The 20th Asia Pacific Industrial Engineering And Management Systems (APIEMS 2019) APIEMS2019 ( ID-94 ) 2019.12 [Refereed]

Authorship：Last author
Estimation Problem of Linear Regression with High-Dimensional Sparse Supplementary Variables

Masayuki Goto

The 20th Asia Pacific Industrial Engineering And Management Systems (APIEMS 2019) ( ID-210 ) 2019.12 [Refereed]

Authorship：Lead author, Last author, Corresponding author
A Study on Recommender System Considering Diversity of Items Based on LDA

Zhiying Zhang, Taiju Hosaka, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 1 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A QA System Model Considering Relationship of Topics between Question/Answer Documents

Junya Okawa, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study on Accuracy of Causal Effects Estimation for Unknown True Causal Structure

Kazuma Inoue, Gendo Kumoi, Shunsuke Horii, Tota Suko, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
An Analytical Model of Web Sites Relationship Based on Browsing History Embedding Considering Page Transitions

Taiju Hosaka, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
An Analytical Model of Exhibition Price Change Effects on Second-Hand Fashion EC Site

Shimpei Kanazawa, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Study on Item Recommendation Considering Store Information in Cyber Mall

Yuichi Ohhori, Masayuki Goto, Haruka Yamashita

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
Important Variables Selection for Customer Feature Analysis Using Anomaly Detection Method

Hirotake Arai, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Factorization Machines Considering the Latent Characteristics Behind Target Data

Tomoya Sugisaki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study of Out of Manifold Data Augmentation in Deep Neural Network

Hideki Fujinami, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study on Customer Purchase Behavior Analysis Based on Hidden Topic Markov Models

Mio Hotoda, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
An Analytical Model to Activate Non-Royal Users of Multifunctional Credit Card

Yuto Seko, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Tetsuya Tachibana

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
An Analytical Model of Consumers Purchasing Behavior Considering the Variety of Products

Kazuki Yasui, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author
An Analysis Method Based on Customer Definition for Detecting Latent Customer Purchase Behavior Focused on Membership Stage Growth

Tianxiang Yang, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Multi-Valued Classification Based on ECOC with Support Vector Machine

Ayako, Yamagiwa, Haruka Yamashita, Masayuki, Goto

17th Asian Network for Quality Congress ANQ2019 ( ID-225 ) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author
A Study on Text Analysis Model to Support Creation of Summarized Weather Forecast

Takuma Matsumoto, Yuto Seko, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

17th Asian Network for Quality Congress ANQ2019 ( ID-218 ) 2019.10 [Refereed]
Collaborative Filtering Based on Distributed Expression Considering Difference in Evaluation Tendencies

Ryousuke Goto, Hideki Fujinami, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

17th Asian Network for Quality Congress ANQ2019 ( ID-223 ) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author
An Extension of Semi-Supervised Boosting to Multiclass Classification

Yuta Sakai, Kazuki Yasui, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

17th Asian Network for Quality Congress ANQ2019 ( ID-180 ) 2019.10 [Refereed]

Authorship：Last author
An Estimation Model of Open Price for Second-hand Fashion Items Based on Sales History Data

Izumi Kuwata, Tomoya Sugisaki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

17th Asian Network for Quality Congress ANQ2019 ( ID-179 ) 2019.10 [Refereed]
A Study on Analysis Methods of Latent Customer Purchase Behavior Focused on Membership Stage Growth

Tianxiang Yang, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2019 IEEE International Conference on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering (BCD 2019) BCD 2019 2019.05 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Greedy Features Quantity Selection Method from Multivariate Time Series Data for Customer Classification

Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2019 IEEE International Conference on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering (BCD 2019) BCD 2019 2019.05 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Latent Class Models on Business Analytics

Masayuki Goto

2019 IEEE International Conference on Big Data, Cloud Computing, Data Science & Engineering (BCD 2019) BCD 2019 2019.05 [Refereed]

Authorship：Lead author, Last author, Corresponding author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Development of problem extraction tool for debugging practice using learning history

Katsuyuki Umezawa, Makoto Nakazawa, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

The 17th Annual Hawaii International Conference on Education 2019.01 [Refereed]
A Visualization System of the Contribution of Learners in Software Development PBL Using GitHub

Yutsuki Miyashita, Atsuo Hazeyama, Hiroaki Hashiura, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

Proceedings of 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference, APSEC 2018 695 - 696 2018.12 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
A Pattern Analysis Model Based on Users' Action Series on a Portal Site for Job-hunting

Yuuki Sugiyama, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Takashi Sakurai

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]
Consumer Purchasing Behavior Analysis Model for Purchase History Data Stored in Credit Card

Ryotaro Shimizu, Haruka Yamashita, Masayuki Goto, Ranna Tanaka

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]
Proposal for an l1 regularized Factorization Machine

Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]
An Analysis of Web Access Log Data Based on Graph Mining Method

Ryota Kawabe, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Study of the Application of Canonical Correlation Forests to Text Classification

Shuhei Nakano, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]

Authorship：Last author
Analysis of Consumer Panel Data Based on Discriminant Non-negative Matrix Factorization

Tsubasa Ano, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Model to Detect Unique Customers Based on Time-series Log Data

Xiaoyan Zhang, Haruka Yamashita, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]

Authorship：Last author
An Analytical Model for Customer Purchasing Behavior Based on a Generative Model of RFM Measures

Yuri Nishio, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Study on Automatic Classification of Query Documents Considering Question Contents

Keisuke Okubo, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems APIEMS2018 2018.12 [Refereed]

Authorship：Last author
An Analytical Model of Customer Purchase Behavior Considering Page Transitions on EC Site

Mio Hotoda, Hiroki Mizuochi, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

16th Asian Network for Quality Congress ANQ2018 ( JP-042 ) 2018.09 [Refereed]

Authorship：Last author
A Study on Feature Clustering Analysis by the Hidden Layer of Autoencoder

Shimpei KANAZAWA, Yuuki SUGIYAMA, Tianxiang YANG, Masayuki GOTO

16th Asian Network for Quality Congress ANQ2018 ( JP-044 ) 2018.09 [Refereed]

Authorship：Last author
A Prediction Model of Item Demands Based on Temperature Gap and Store Characteristics

Yuto SEKO, Ryotaro SHIMIZU, Gendo KUMOI, Masayuki GOTO, Tomohiro YOSHIKAI

16th Asian Network for Quality Congress ANQ2018 2018.09 [Refereed]
A New Entry Behavior Model of Student Users on Job Board for New Graduates Considering the Interaction between Features

Tomoya SUGISAKI, Yuri NISHIO, Kenta MIKAWA, Masayuki GOTO, Takashi SAKURAI

16th Asian Network for Quality Congress ANQ2018 ( JP-045 ) 2018.09 [Refereed]
A Greedy Construction Approach of Codeword Table on Error Correcting Output Coding for Multivalued Classification and Its Evaluation by Using Artificial Data

Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

2018 International Conference of Engineering, Technology, and Applied Science ICETA 2018 15 - 22 2018.06 [Refereed]
System Evaluation of Error Correcting Output Codes for Artificial Data Methods

Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

2018 International Conference of Engineering, Technology, and Applied Science ICETA 2018 112 - 122 2018.06 [Refereed]
System evaluation of construction methods for multi-class problems using binary classifiers

Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

Advances in Intelligent Systems and Computing 746 909 - 919 2018 [Refereed]

　View Summary

Construction methods for multi-valued classification (multi-class) systems using binary classifiers are discussed and evaluated by a trade-off model for system evaluation based on rate-distortion theory. Suppose the multi-class systems consisted of M(≥3) categories and N(≥M-1) binary classifiers, then they can be represented by a matrix W, where the matrix W is given by a table of M code words with length N, called a code word table. For a document classification task, the relationship between the probability of classification error Pe and the number of binary classifiers N for given M is investigated, and we show that our constructed systems satisfy desirable properties such as “Flexible”, and “Elastic”. In particular, modified Reed Muller codes perform well: they are shown to be “Effective elastic”. As a second application we consider a hand-written character recognition task, and we show that the desirable properties are also satisfied.

DOI
A Study on Prediction Model of Selling Prices of Second-hand Fashion Items

Masato Ninohira, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference APIEMS2017 ( ID158 ) 2017.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Study on Extraction of Important Items Focused on Customer Growth Based on Network Analysis

Hiroaki Ito, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference APIEMS2017 ( ID164 ) 2017.12 [Refereed]

Authorship：Last author
Characteristics of a Word Segmentation Method Based on a State-transition Model

Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference APIEMS2017 ( ID158 ) 2017.12 [Refereed]

Authorship：Last author
The Bayesian Prediction Algorithm Using Logistic Regression

Takumi Arai, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference APIEMS2017 ( ID164 ) 2017.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Model for Relational Analysis of Recommendation Articles and Reactions on Gourmet Service Site

Teppei Sakamoto, Haruka Yamashita, Masayuki Goto, Jiro Iwanaga

The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference APIEMS2017 ( ID158 ) 2017.12 [Refereed]
Binary Document Classification Based on Fast Flux Discriminant with Similarity Measure on Word Set

Keisuke Okubo, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

2017 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA 2017 2017.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Recommendation System Based on NMF Approach for Solving Cold Start Problem

Xiaoyan Zhang, Sei Okayama, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2017 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA 2017 2017.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Study on Analytical Method of Printer Data Log for Detecting Excellent Customers

Shuhei Nakano, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

2017 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA 2017 2017.12 [Refereed]

Authorship：Last author
Transfer Learning Based on Probabilistic Latent Semantic Analysis for Analyzing Purchase Behavior Considering Customers' Membership Stages

Tianxiang Yang, Gendo Kumoi, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2017 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA 2017 2017.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Study on Semi-supervised Learning Using a Small Number of Positive Example Documents and Unlabeled Documents

Hiroki Mizuochi, Sei Okayama, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

15th Asian Network for Quality Congress ANQ2017 2017.09 [Refereed]
A New Analytical Model for Customer Growth Considering Potential Purchasing Preferences

Yuri Nishio, Hiroaki Itou, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

15th Asian Network for Quality Congress ANQ2017 2017.09 [Refereed]
Proposal of Hierarchical Structure Learning of Bayesian Network for Analyzing Customer Purchasing Behavior

Ryota Kawabe, Hiroaki Itou, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

15th Asian Network for Quality Congress ANQ2017 2017.09 [Refereed]
Proposal of a purchase behavior analysis model on EC site considering questionnaire data

Ryotaro Shimizu, Teppei Sakamoto, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

15th Asian Network for Quality Congress ANQ2017 2017.09 [Refereed]
An Analytical Model of Relation Between Browsing and Entry Activities on an Internet Portal Site for Job-hunting

Yuuki Sugiyama, Takumi Arai, Tianxiang Yang, Masayuki Goto, Tairiku Ogihara

15th Asian Network for Quality Congress ANQ2017 2017.09 [Refereed]
A Study on Ensemble Learning Focusing on Local Structure

Daiki Gyoten, Masato Ninohira, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

15th Asian Network for Quality Congress ANQ2017 2017.09 [Refereed]
An Investigation into the Awareness of the Need for Quality Education in Nepal

Megumi Asada, Haruka Yamashita, Manita Shrestha, Masayuki Goto, Brenda Bushell

Canadian Student Research Conference 2017 CSRC2017 2017.07 [Refereed]
A Study of the Present and Future Utilization of ICT in Nepal

Hirotake Arai, Haruka Yamashita, Manita Shrestha, Masayuki Goto, Brenda Bushell

Canadian Student Research Conference 2017 CSRC2017 2017.07 [Refereed]
Awareness and Opinions of Nepalese Citizens on Gender Inequality in Nepal

Hikari Nakamura, Brenda Bushell, Masayuki Goto

Canadian Student Research Conference 2017 CSRC2017 2017.07 [Refereed]
Discrimination Model for Synthetic Variables Generated from Explanatory Variables Considering Sample Attributes

Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS 2016 2016.10 [Refereed]
Word Acquisition of Japanese Classical Literature Using State Transition Model

Makoto Suzuki, Bin Xu, Naohide Yamagishi, Masayuki Goto

The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS 2015 2016.10 [Refereed]
Modeling customer purchase behavior based on page transitions by latent class model for customer segmentation

Yuki Matsuzaki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS 2014 2016.10 [Refereed]
A coupon effect model considering behavior data

Kaitaro Endo, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS 2014 2016.10 [Refereed]
A proposal of document recommendation based on topic model

Yusei Yamamoto, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS 2014 2016.10 [Refereed]
Multi-Category Classification Based on ECOC Approach Using Sub-categories

Leona Suzuki, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS 2014 2016.10 [Refereed]
An Analytic Model of Relation between Companies' Recruitment Activities and Number of Students' Application Based on Mixture Regression Model

Seiya Nagamori, Haruka Yamashita, Masayuki Goto, Tairiku Ogihara

The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS 2014 2016.10 [Refereed]
A Study on Distance Metric Learning using Distance Structure among Category Centroids

Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS 2014 2016.10 [Refereed]
A Latent Class Model to Analyze the Relationship Between Companies’ Appeal Points and Students’ Reasons for Application

Teppei Sakamoto, Haruka Yamashita, Masayuki Goto, Tairiku Ogihara

The 7th Forum for Council of Industrial Engineering and Logistics Management Department Heads & The 5th Institute of Industrial and Systems Engineering Asian Conference CIEDH2016, IISEAsia2016 2016.07 [Refereed]
Customer clustering based on latent class model representing preference for item seasonality

Masato Ninohira, Leona Suzuki, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

The 7th Forum for Council of Industrial Engineering and Logistics Management Department Heads & The 5th Institute of Industrial and Systems Engineering Asian Conference CIEDH2016, IISEAsia2015 2016.07 [Refereed]
A study of Improving Classification Accuracy of k-nearest Neighbor Based on Local Metric Learning and Adaptive Weighted Ensemble

Shuhei Nakano, Seiya Nagamori, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 7th Forum for Council of Industrial Engineering and Logistics Management Department Heads & The 5th Institute of Industrial and Systems Engineering Asian Conference CIEDH2016, IISEAsia2014 2016.07 [Refereed]
An Approximate Bayesian Prediction Algorithm Based on Ensemble Learning

Takumi Arai, Yusei Yamamoto, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 7th Forum for Council of Industrial Engineering and Logistics Management Department Heads & The 5th Institute of Industrial and Systems Engineering Asian Conference CIEDH2016, IISEAsia2013 2016.07 [Refereed]
Educating for Sustainable Development in Nepal: Findings from an Environmental Awareness and Disaster Prevention School Program

Satomi Ito, Masayuki Goto, Masaaki Sugihara

22nd International Interdisciplinary Conference on the Environment IICE 2016 2016.06 [Refereed]
A Survey to Identify the Necessary Support and Appropriate Disaster Risk Management for Nepal

Yuri Nishio, Masayuki Goto, Brenda Bushell, Manita Shrestha

22nd International Interdisciplinary Conference on the Environment IICE 2016 2016.06 [Refereed]
Research on the Political Crisis and its Impact on the Economic and Social Sectors in Nepal

Ryotaro Shimizu, Haruka Yamashita, Masayuki Goto, Brenda Bushell

22nd International Interdisciplinary Conference on the Environment IICE 2016 2016.06 [Refereed]
Latent Class Model Analysis Based on the Variational Bayes

Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

2016 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing NCSP'16 2016.03 [Refereed]
Multi-valued Classification of Text Data based on ECOC Approach using Ternary Orthogonal Table

Leona Suzuki, Kan Yamagami, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), APIEMS 2015 2015.12 [Refereed]
Analysis of Customer Purchase Behavior by using Purchase History with Discount Coupon Based on Latent Class Model

Yuki Matsuzaki, Kan Yamagami, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), APIEMS 2015 2015.12 [Refereed]
A Finish Date Prediction of Job Hunting based on User Clustering Approach considering Time Series Variation of Entry Tendencies

Seiya Nagamori, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Tairiku Ogihara

The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), APIEMS 2015 2015.12 [Refereed]
A Proposal for Classification of Document Data with Unobserved Categories Considering Latent Topics

Yusei Yamamoto, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), APIEMS 2015 2015.12 [Refereed]
Adaptive Prediction Method Based on Alternating Decision Forests Considering Generalization Ability

Shotaro Misawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), APIEMS 2015 2015.12 [Refereed]
A Statistical Prediction Model of Students' Finishing Date on Job Hunting Using Internet Portal Sites Data

Kan Yamagami, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Tairiku Ogihara

The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), APIEMS 2015 2015.12 [Refereed]
Language-independent Word Acquisition Method Using State Transition Model

Bin Xu, Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Masayuki Goto

The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), APIEMS 2015 2015.12 [Refereed]
Analysis of Purchase History Data Based on a New Latent Class Model for RFM Analysis

Zhang Qian, Haruka Yamashita, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

2015 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2015 2015.09 [Refereed]
The Study of Distributed Support Vector Machine with Lower Time Computational Complexity

Kiichiro Yukawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

2015 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2015 2015.09 [Refereed]
A Bayes Prediction Algorithm for the Model Class Conditioned by the Cumulative Number of Event Occurrences

Hiromu Auchi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

2015 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2015 2015.09 [Refereed]
A Proposal of Classification Method Based on Local Metric Matrices

Hiroshi Saito, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

2015 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2015 2015.09 [Refereed]
Data Pair Selection for Improving Classification Accuracy of Information-Theoretic Metric Learning

Takashi Maga, Kiichiro Yukawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

2015 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2015 2015.09 [Refereed]
An Analysis Based on Principal Matrix Decomposition for 3-mode Binary Data

Haruka Yamashita, Masayuki Goto

2015 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2015 2015.09 [Refereed]
An Analysis of Purchasing and Browsing Histories on an EC Site Based on a New Latent Class Mod

Masayuki Goto, Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Shunsuke Horii, Tota Suko, Shigeichi Hirasawa

The 1st East Asia Workshop on Industrial Engineering EAWIE 2014 2014.11 [Refereed]
A New Estimation Method of Latent Class Model with High Accuracy by Using Both Browsing and Purchase Histories

Naohiro Fujiwara, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014) APIEMS2014 2014.10 [Refereed]
A Statistical Model for Recommender System to Maximize Sales Amount Focusing on Characteristics of EC Site Data

Kan Yamagami, Naohiro Fujiwara, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014) APIEMS2014 2014.10 [Refereed]
Distance Metric Learning with Low Computational Complexity based on Ensemble of Low-dimensional Matrices

Hiroshi Saito, Fumihiro Yamazaki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014) APIEMS2014 2014.10 [Refereed]
The Proposal of Statistical Model Selection of Linear Regression for Privacy Preserving Data Mining

Kiichiro Yukawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014) APIEMS2014 2014.10 [Refereed]
A Prediction Method based on Weighted Ensemble of Decision Tree on Alternating Decision Forests

Shotaro Misawa, Naohiro Fujiwara, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014) APIEMS2014 2014.10 [Refereed]
A Comparative Survey on Sustainable Tourism Development Considering Regional Characteristics in Nepal

Yuki Matsuzaki, Seiya Nagamori, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Brenda Bushell

20th International Interdisciplinary Conference on the Environmental, Denver, Colorado, USA IICE2014 2014.06 [Refereed]
Community Attitude, Willingness and Responsibility towards Waste Management in Kathmandu City, Nepal

Mako Hidaka, Eri Shigeta, Brenda Bushell, Masayuki Goto

20th International Interdisciplinary Conference on the Environmental, Denver, Colorado, USA IICE2013 2014.06 [Refereed]
詳細な学習履歴を活用した学習者行動の分析

中澤真, 小泉大城, 後藤正幸, 平澤茂一

第76回全国大会講演論文集 2014 ( 1 ) 357 - 359 2014.03

　View Summary

ICTの進歩とともに，学習者は教材の閲覧からテスト，ノートテイキング，コミュニケーションに至るまですべての学習活動をe-learningのシステム上で行えるようになりつつある．これは学習者の活動履歴も取得しやすくなることを意味し，結果として，これらの情報を用いた学習者の進捗に応じた個別学習支援や，問題のある学生を自動抽出して教員へフィードバックする授業支援機能などの実現が期待されている．しかし，単純なアクセス回数やファイルの閲覧回数だけでは学習者の状態を正確に同定することは難しい．そこで本稿では，講義資料のページ単位の閲覧や練習問題の取り組み状況などの詳細な学習履歴を活用し，学習者の行動特性を分析し，これを明らかにする．

CiNii
A Study on Recommender System Based on Latent Class Model for High Dimensional and Sparse Data

Shunsuke Sakamoto, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013), APIEMS2013 2013.12 [Refereed]
Training Data Selection in Large Margin Nearest Neighbor Method for Classification Problems

Fumihiro Yamazaki, Shunsuke Sakamoto, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013) APIEMS2013 2013.12 [Refereed]
Multi-valued Classification of Text Data Based on ECOC Approach Considering Parallel Processing

Tairiku Ogihara, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013) APIEMS2013 2013.12 [Refereed]
A Statistical Prediction Model of Students' Success on Job Hunting by Log Data

Mao Hayakawa, Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS2013 2013.12 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Study of Recommender Systems Based on the Latent Class Model Estimated by Combining Both Evaluation and Purchase Histories

Takahiro Oi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS2013 2013.12 [Refereed]
Regularized Distance Metric Learning and its Application to Knowledge Discovery

Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS2013 2013.12 [Refereed]
Language-independent Text Categorization by Word N-gram Using an Automatic Acquisition of Words

Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Yi-Ching Tsai, Masayuki Goto

The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS2013 2013.12 [Refereed]
The Survey for Sustainable Tourism Development

Naohiro Fujiwara, Yo Nishihara, Masayuki Goto, Brenda Bushell

19th International Interdisciplinary Environmental Conference, Portland, Oregon IICE2013 2013.06 [Refereed]
Rate-Compatible Punctured Low-Density Parity-Check Codes Consisting of Two Subgraphs

Gou Hosoya, Keishi Osada, Masayuki Goto

2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, NCSP'13 NCSP'13 181 - 184 2013.03 [Refereed]
A Proposal of Adaptive Metric Learning to Each Category Characteristics for Text Classification

Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

2013 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, NCSP'13 NCSP'13 544 - 547 2013.03 [Refereed]
The Agent-Based Simulation Analysis of Collaborative Filtering Using Mixed Membership Stochastic Block Models

Yusuke Izawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS 2012 ( No.146-1 ) 2012.12 [Refereed]
Multi-valused Document Classification based on Generalized Bradley-Terry Classifiers Utilizing Accuracy Information

Tairiku Ogihara, Kenta Mikawa, Gou Hosoya, Masayuki Goto

The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS 2012 ( No.253-1 ) 2012.12 [Refereed]
An Optimal Weighting Method by Using the Category Information in Text Classification based on Metric Learning

Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS 2012 ( No.25-1 ) 2012.12 [Refereed]

Authorship：Last author
A Study of Document Classification Based on Polya Mixture Distribution

Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS 2012 ( No.136-1 ) 2012.12 [Refereed]
English and Japanese Text Categorization Using Word and Character N-grams

Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Yi-Ching Tsai, Masayuki Goto

The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS 2012 2012.12 [Refereed]
A Study of Recommender System to Improve Aggregate Diversity based on Latent Class Model

Takeshi Suzuki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference(APIEMS 2012) APIEMS 2012 ( No.122-1 ) 2012.12 [Refereed]
A Study of Recommender System based on Mixed and Constrained Latent Dirichlet Allocation

Shunsuke Sakamoto, Yusuke Izawa, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS 2012 ( No.144-1 ) 2012.12 [Refereed]
A Proposal of Improved Naive Bayes Method for Collaborative Filtering by Introducing Clustering

Takahiro Oi, Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012) APIEMS 2012 ( No.172-1 ) 2012.12 [Refereed]
A Proposal of Extracting Unknown Information from Customer Review for SWOT Analysis

Kenta Mikawa, Gendo Kumoi, Kazuma Suzuki, Masayuki Goto

2011 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2011) ACMSA2011 2011.12 [Refereed]
A Predictive Model of Number of Customers for Restaurant Chain Based on Bayes Optimal Mixture

Masayuki Goto, Yoichi Komiya, Takashi Ishida, Tadayuki Masui

2011 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2011) ACMSA2011 2011.12 [Refereed]
A Prediction Method Based On Mixture Decision Tree for Continuous Variable

Takashi Ishida, Takuya Sakaguchi, Masayuki Goto

2011 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2011) ACMSA2011 2011.12 [Refereed]
Korean Text Categorization Using the Character N-gram

Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Masayuki Goto

The 7th International Conference on Information Technology and Application ( ICITA 2011 ) 2011.11 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
A Proposal of Extended Cosine Measure for Distance Metric Learning in Text Classification

Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2011.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Multivalued Document Classification by Maximization of Posterior Probability Based on Relevance Vector Machine

Ryosuke Odai, Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Gou Hosoya, Masayuki Goto

The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS2011 2011.10 [Refereed]
Automated Source Code Plagiarism Detection Based on Coding Style Model

Kenta Hibi, Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS2011 2011.10 [Refereed]
An Optimal Weighting Method in Supervised Learning of Linguistic Model for Text Classification

Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS2011 2011.10 [Refereed]
A Study on the Recommender System Based on Probabilistic Latent Model

Takeshi Suzuki, Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS2011 2011.10 [Refereed]
A Study on Automatic Summarization of Customer Reviews Based on Maximum Coverage Problem

Takashi Takemura, Motomichi Kumoi, Gou Hosoya, Masayuki Goto

The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS2011 2011.10 [Refereed]
A Recommender System Considering with Item Evaluation based on Mixed Membership Stochastic Block Models

Yusuke Izawa, Hayato Sakaeda, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference APIEMS2011 2011.10 [Refereed]
Investigation of the Comfort Temperature in Traditional Houses of Nepal

Itaru Sugano, Hom Bahadur Rijal, Akira Okada, Masayuki Goto, Brenda Bushell

The 17th International Interdisciplinary Conference on the Environment 2011.06 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
Investigation into the Water Quality of the Rivers in Kathmandu Valley and Local People’s Attitude Toward the Rivers

Masashi Kobatake, Akira Okada, Hom B. Rijal, Hiromi Kobori, Masayuki Goto, Brenda Bushell

The 17th International Interdisciplinary Conference on the Environment 2011.06 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
English and Taiwanese Text Categorization Using N-gram Based on Vector Space Model

Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Yi-Ching Tsai, Takashi Ishida, Masayuki Goto

International Symposium on Information Theory and its Application ( ISITA2010 ) 2010.10 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
On a New Model for Automatic Text Categorization Based on Vector Space Model

Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Takashi Ishida, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics 2010 ( SMC2010 ) 3152 - 3159 2010.10 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)

DOI
A Pilot Study for the Construction of Sustainable Indicators in Rural Nepa

Nozomi Imai, Mari Naitoh, Brenda Bushell, Masayuki Goto

The 16th International Interdisciplinary Conference on the Environment 2010.09 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
Educating for Sustainability: A Pilot Study in an Elementary School in Rural Nepa

Ryoko Iwamura, Momoko Ozawa, Brenda Bushell, Masayuki Goto

The 16th International Interdisciplinary Conference on the Environment 2010.09 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
Estimation and Assignment Methods of CO2 Emissions

Tetsuo Yamada, Masayuki Goto, Tadayuki Masui, Tomokazu Yoshifuji

The 2nd International Workshop on Institutional Supply Chain Management ISCM2009 2009.08 [Refereed]
Real Time Assignment of CO2 Emissions in Transportation Process -A System Development and Analysis of Information System with RFID-

Tomokazu Yoshifuji, Masayuki Goto, Tetsuo Yamada, Tadayuki Masui

The 14th International Symposium on Logistics ISL2009 2009.07 [Refereed]
Real Time Assignment of CO2 Emissions in Transportation Process - A Process Improvement by Information System with RFID-

Tetsuo Yamada, Masayuki Goto, Tadayuki Masui, Tomokazu Yoshifuji

The 14th International Symposium on Logistics ISL2009 2009.07 [Refereed]
Student questionnaire analyses using the clustering method based on the PLSI model

Takashi Ishida, Hisashi Hamada, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

The 2009 International Conference in Management Sciences and Decision Making ICMSDN2009 2009.05 [Refereed]

CiNii
Refinement of feature terms and improvement of classification accuracy on multilingual text categorization using character N-gram

Makoto Suzuki, Yi-Ching Tsai, Takashi Ishida, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

The 2009 International Conference in Management Sciences and Decision Making ICMSDN2009 2009.05 [Refereed]
Document classification methods with a small-size training set

Gendoh Kumoi, Takashi Ishida, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

The 2009 International Conference in Management Sciences and Decision Making ICMSDN2009 2009.05 [Refereed]
Asymptotic Evaluation of Distance Measure on High Dimensional Vector Spaces in Text Mining

Masayuki Goto, Takashi Ishida, Makoto Suzuki, Shigeichi Hirasawa

2008 International Symposium on Information Theory and its Applications ( ISITA2008 ) 2008.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Refinement of Index Term Set and Improvement of Classification Accuracy on Text Categorization

Makoto Suzuki, Takashi Ishida, Masayuki Goto

2008 International Symposium on Information Theory and its Applications ( ISITA2008 ) 2008.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Information Modeling to Calculate CO2 Emissions Caused by Distribution and Its Allocations

Tomokazu Yoshifuji, Masayuki Goto, Tetsuo Yamada, Tadayuki Masui

The Proceedings of the 13th International Symposium on Logistics ISL2008 546 - 554 2008.07 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
A Study on Strategy for Improvement of Customer Purchasing Quantity to Realize Efficient Green Logistics in Home Delivery Business

Miho Suzuki, Tomoe Tomita, Masayuki Goto, Tadayuki Masui

The Proceedings of the 13th International Symposium on Logistics ISL2008 538 - 545 2008.07 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
Faculty Development by Student Questionnaire Analysis: A Class Partition Problem

Shigeichi Hirasawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

The 2008 International Conference in Management Sciences and Decision Making ICMSDN2008 2008.06 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)

CiNii
Statistical Evaluation of Measure and Distance on Document Classification Problems in Text Mining

Masayuki Goto, Takashi Ishida, Shigeich Hirasawa

IEEE International Conference on Computer and Information Technology CIT2007 674 - 679 2007.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)

DOI
A Survey on the Customer's Sense Towards Environmental Logistics and Its Application to the Sales and Delivery System

Kaori Suzuki, Tadayuki Masui, Masayuki Goto, Hideki Nakahara

The proceedings of the 12th International Symposium on Logistics ( ISL2007 ) 2007.07 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
An Evaluation of Joint Delivery System from the Viewpoint of EAn Evaluation of Joint Delivery System from the Viewpoint of Environmental Logisticsnvironmental Logistics

Yumi Kurishima, Akihisa Tanda, Masayuki Goto, Tadayuki Masui

The proceedings of the 11th International Symposium on Logistics ( ISL2006 ) 2006.07 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)
A Study on the Logistic System with Environmental Efficiency and Economic Effectiveness

Masayuki Goto, Tadayuki Masui, Nobuyuki Kawai

The proceedings of the 11th International Symposium on Logistics ( ISL2006 ) 2006.07 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)
Creating Learning Environments through Eco-design

Brenda Bushell, Yumi Kurishima, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

North American Association for Environmental Education, 34th Annual Conference 2005.10 [Refereed]

Authorship：Last author

Research paper, summary (international conference)
The Model of Analysis in the Information Chain

Nobuyuki Kawai, Tadayuki Masui, Masayuki Goto

International Congress on Logistics and SCM Systems 161 - 166 2004.11 [Refereed]
Representation Method for a Set of Documents from the Viewpoint of Bayesian Statistics

Masayuki Goto, Takashi Ishida, Shigeichi Hirasawa

2003 IEEE International Conference on System, Man and Cybernetics ( IEEE SMC 2003 ) 4637 - 4642 2003.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)

DOI
Consistency of Bayesian Model Selection

Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

International Symposium on Information Theory and Its Applications ISITA98 1998.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)
On Error Rates of Statistical Model Selection Based on Information Criteria

Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Symposium on Information Theory ISIT98 1998.08 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)

DOI
On Theory and Application of Statistical Model Selection Based on Bayes Decision Theory

Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

International Conference on Production Research ICPR97 1997.08 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)
A Study on Difference of Codelengths between MDL Codes and Bayes Codes on Case Different Priors Are Assumed

Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

IEEE International Symposium on Information Theory ISIT97 1997.06 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)
String Matching Algorithmによる有歪み圧縮について

小幡洋昭, 後藤正幸, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IT96-60 1997.01
An Analysis on Difference between the Code based on MDL Principle and the Bayes Code

Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

International Symposium on Information Theory and Its Application ISITA96 1996.10 [Refereed]

Authorship：Lead author

Research paper, summary (international conference)
A Fast Learning Algorithm for Multilayer Neural Networks

Yasutaka Kainuma, Masayuki Gotoh, Nobuhiko Tawara

International Conference on Production Research ICPR93 487 - 490 1993.08 [Refereed]

Research paper, summary (international conference)

CiNii

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Industrial Property Rights

画像アノテーション装置、画像アノテーション方法および画像アノテーションプログラム

井田安俊, 竹内亨, 寺本純司, 八木哲志, 後藤正幸, 中澤真, 梅澤克之

Patent
分析装置、分析方法及び分析プログラム

井田安俊, 寺本純司, 八木哲志, 後藤正幸, 中澤真, 梅澤克之

Patent
学習支援装置、学習支援方法及び学習支援プログラム

井田安俊, 藤原靖宏, 後藤正幸, 中澤真, 梅澤克之

Patent
“問題提示装置、問題提示システム、問題提示方法、及び問題提示プログラム

藤原靖宏, 木原誠司, 井田安俊, 後藤正幸, 中澤真, 梅澤克之

Patent
分析システム及び分析方法

藤原靖宏, 井田安俊, 後藤正幸, 中澤真, 梅澤克之

Patent
学習支援システム、学習支援装置および学習支援方法

岩村相哲, 藤原靖宏, 井田安俊, 後藤正幸, 中澤真, 梅澤克之

Patent

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Syllabus

Management Science 1

School of Commerce

2023 fall semester
Mathematics A2 Keiei

School of Creative Science and Engineering

2023 an intensive course(spring)
Factory Visit & Internship

School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Industrial & Management Systems Engineering Study Abroad Program

School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Data Science and Machine Learning

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Management Practicum Abroad

School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Data Engineering and Exercise

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Management Practicum in Japan

School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Graduation Thesis

School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Industrial and Management Engineering Seminar B [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Industrial and Management Engineering Seminar B

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Graduation Thesis [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Graduation Thesis

School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Research Seminar B2 [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Research Seminar B2

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Research Seminar B1 [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Research Seminar B1

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Research Seminar A2 [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Research Seminar A2

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Research Seminar A1 [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Research Seminar A1

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Fundamental Information Science [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Fundamental Information Science

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Industrial and Management Engineering Seminar A [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Industrial and Management Engineering Seminar A

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Information Processing Systems Workshop [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Information Processing Systems Workshop

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Basic Information Processing Workshop [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Basic Information Processing Workshop

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Introduction to Industrial & Management Systems Engineering [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Introduction to Industrial & Management Systems Engineering

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Data Science and Machine Learning (Japanese)

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Graduation Thesis Fall [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Graduation Thesis Fall

School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Graduation Thesis Spring [S Grade]

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Graduation Thesis Spring

School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Information Processing Systems

School of Advanced Science and Engineering

2023 fall semester
Master's Thesis (Department of Business Design & Management)

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Master's Thesis (Department of Industrial and Management Systems Engineering)

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Seminar on Management Design A1

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Research on Management Information

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Seminar on Applied Information Science B2

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Seminar on Applied Information Science B1

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Seminar on Applied Information Science A2

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Seminar on Applied Information Science A1

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Data Science and Machine Learning

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Industrial & Management Systems Engineering Study Abroad Program

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Management Practicum Abroad

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Advanced Applied Information Science

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Management Practicum in Japan

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Research on Applied Information Science

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Business Information Analysis

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 winter quarter
Research on Management Information

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Seminar on Management Information A4

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Seminar on Management Information A3

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Seminar on Management Information A2

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Seminar on Management Information A1

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Business Information Analysis

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 winter quarter
Seminar on Management Design A4

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Seminar on Management Design A3

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 spring semester
Seminar on Management Design A2

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 fall semester
Global Industrial and Management Systems Engineering

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year
Research on Applied Information Science

Graduate School of Creative Science and Engineering

2023 full year

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Sub-affiliation

Faculty of Commerce School of Commerce
Faculty of Science and Engineering Graduate School of Creative Science and Engineering

Research Institute

2023

-

2024

Center for Data Science Concurrent Researcher
2023

　

　

Center for Higher Education Studies Concurrent Researcher
2022

-

2024

Waseda Research Institute for Science and Engineering Concurrent Researcher

Internal Special Research Projects

大規模ログデータの機械学習に基づく施策評価に関する課題検討

2022 山下遥

　View Summary

本研究では，機械学習に基づく施策評価に関して体系的，かつ俯瞰的な観点から課題検討を行った。多くのビジネス施策の最適化問題において，大量に蓄積された大規模ログデータを有効活用し，機械学習モデルや人工知能技術を用いて分析し，施策評価に結び付けようとする動きがある。本研究ではまず，俯瞰的な観点から課題を整理し，機械学習モデルによる大規模ログデータの学習と新たな実験データを統合的に分析する枠組み構築に向けた課題を整理した。その上で，ログデータから構築される機械学習を効果的に用いた施策評価を改善する新たな手法を検討し、人工データや実データを用いた実験を通じた評価を行い、様々な成果を得た。
データ駆動型アプローチに基づく顧客-企業の有機的発展モデルに関する基礎研究

2021 三川健太, 山下遥

　View Summary

本研究では，近年急速に注目度が高まっている“データ駆動型ビジネス”をある種の社会システムと捉え，顧客行動と企業活動を要素とする有機的発展モデルを構築すると共に，様々な企業の事例に適用し，実証的な評価を行なった。具体的には，複数の企業と連携し，様々なビジネスの現場で生成されるビジネスデータを最大限活用する方法論について実証的な研究を行い，先進的なAI・機械学習手法の効果的な活用技術を開発した．その過程では，ビジネスアナリティクスに必要となる，様々なデータ分析技術を提案している．加えて，本研究の成果は様々な実務で検証を行っており，その有効性が検証されている。
実データを対象としたデータサイエンスの高度化に関する研究

2020 三川健太, 山下遥, 楊添翔, 雲居玄道

　View Summary

本研究では、様々な企業活動で生成される多様な実データを対象とし、これらの経営資源としてのデータを最大限に活用して価値に結び付けるためのデータサイエンスの分析技術とモデルについて研究を行った。本研究では、先進的な機械学習モデル等を駆使した分析技術をベースとし、さらに実応用において利用価値の高い分析モデルの開発と実データを用いた検証を行った。具体的な事例として、ECサイトの購買・閲覧履歴データ分析、インターネットの閲覧履歴データ分析、クレジットカード利用履歴データ分析、小売店舗の販売履歴データ分析などの実応用課題と扱い、様々な分析モデルを提案すると共に、その評価を行った。
ネパールの特性を考慮した社会システムモデルに関する基礎研究

2019 山下遥

　View Summary

本研究は，南アジアの発展途上国の一つであるネパールを対象とし，現地のフィールド調査と収集したデータの分析を通じ，ネパールの社会的課題を抽出すると共に，社会システムモデルのあるべき姿へ向けた議論を展開することが目的である。特に，ネパール人の仕事感と経済的活動に関する問題，ネパール人女性のエンパワーメントに関する問題，世界遺産の保全に関する問題など，いくつかの具体的問題について，カトマンズとチトワン国立公園周辺でフィールド調査を実施した。得られたデータの分析とネパールのNational Collegeの研究グループとの密な議論に基づき，重要課題やその地域差を抽出すると共に，今後取り得る施策を示した。
大規模データから生成される統計モデルに基づく最適化モデリングに関する研究

2018 三川健太, 山下遥

　View Summary

本研究課題では、過去の履歴データを学習して得られる統計モデルを用いて、制御変数の最適化を行う方法論について基礎的な研究を行った。特に、中古品販売を行うECサイトにおける各アイテムの出品価格最適化問題を事例として扱い、過去の売り上げ実績データを機械学習し、適正な出品価格を求める方法について検討した。過去の売り上げデータはそのアイテムが出品された状況での売り上げ結果であり、出品価格を変化させた場合の挙動についてはデータが与えられていない。そのため、何らかの統計的推測と追加実験を組み合わせた方法を検討する必要があり、本研究では、そのようなモデルをいくつかの観点から提案し、評価を行った。
ネパールをフィールドとしたアクティブラーニングに基づく経営工学教育モデル

2018 Brenda Bushell, 山下遥, 柳生修二

　View Summary

本研究は，アジアの発展途上国の一つであるネパールをフィールドとし，発展途上にある国における様々な経済的課題・社会的課題を考慮しつつ，経営工学的な観点から調査・分析する活動を通じ，参加学生が自ら主体的に問題解決能力を養うアクティブラーニングを可能とした実践的な経営工学教育プログラムを設計すると共に，実施に結びつけ，実証的な方法によって評価を行うことを目的としている。本研究では，経営システム工学科の学生を対象としたネパール研修プログラムを設計すると共に，ネパール現地での研修プログラムを実施し，その参加度の評価と共に，プログラム期間中のアンケートなどを通じたプログラム評価を行った。
統計的学習モデルに基づくECサイト上のユーザ行動パターン分析手法の開発

2017 三川健太, 山下遥

　View Summary

本研究では，インターネット上のECサイト等のデータベースに蓄積されるユーザの大規模行動履歴データに基づき，ユーザ行動分析のための統計的学習モデルを構築し，経営判断やマーケティングツールとして活用するための次世代パターン認識手法の開発を行なった。また，実際のいくつかの実データ分析に適用し，実応用の側面から評価を行なった。特に，ユーザ行動履歴の時系列パターン分析モデルに対して，ユーザとアイテムの異質性を表現する潜在クラスを導入して，新たな分析モデルを提案した。これらの成果は，情報処理学会論文誌などのいくつかの論文誌や国内外の学会において発表を行なった。
ネパールにおける持続可能な事業経営モデルを素材とした教育プログラムに関する研究

2017 山下遙

　View Summary

本研究では，アジアの発展途上国の一つであるネパールをフィールドとし，様々な経済的課題・社会的課題について，経営工学的な観点から調査・分析する活動を通じ，参加学生が自ら主体的に問題解決能力を養うアクティブラーニングを可能とした実践的な経営工学教育プログラムを設計し，実証的な評価を行なった。2017年3月に実施したネパールフィールド研修プログラムでは，両国間の教育システムの差異，並びにネパールにおけるICT活用法に関する分析調査を設計し，実際に現地における調査とグループディスカッション等による議論の深化を図った。また，本プログラムの実施を通じた実証的評価と学生アンケートによる事後評価を行なった。
ネパールをフィールドとした実践的経営工学教育プログラムの開発と運用

2016 山下遥

　View Summary

本研究では，アジアの発展途上国の一つであるネパールをフィールドとし，発展途上にある国における様々な経済的課題・社会的課題を考慮しつつ，経営工学的な観点から調査・分析する活動を通じ，参加学生が自ら主体的に問題解決能力を養うアクティブラーニングを可能とした実践的な経営工学教育プログラムを設計すると共に，実施に結びつけ，実証的な方法によって評価を行った．具体的には，ネパールにおけるICT活用，並びに初等教育の問題を題材に，それらの現状と将来展望について現地フィールド調査を設計し，データ分析とグループ討論を行うプログラムを設計し，実施を通じてその効果を検証した．
ネパール固有の事業経営モデルを活用した教育モジュールに関する研究

2013

　View Summary

本研究では，発展途上国の一つであるネパールを対象とし，環境や社会に配慮しつつ，経済的に継続発展可能なネパール型の環境ビジネスモデルを事例として導入することにより，大学生向け経営工学教育モジュールを構築することを目的としている．本研究課題の成果は，経営システム工学科における正規科目「経営実践・海外プロジェクト(2 単位)」の一プログラムであるネパール研修プログラムにおいて実践し，評価を行っている．このネパール研修プログラムは2013年3月に初めて早稲田大学創造理工学部経営システム工学科の学生6名の参加を得てスタートし，2014年3月にやはり学生6名の参加を得て第二回の現地研修プログラムを実施した．この研修プログラムでは，発展途上国であるネパールをフィールドとし，ネパールにおける循環型発展社会システムを実現する方法を探求し，ネパール型環境ビジネスモデルの構築を試みるプロセスを通じて，環境配慮型ビジネスモデルの在り方に加え，統計分析やシミュレーション技法の習得や理解を促進する教育の場を提供している．すなわち，経営システム工学を専門とする学生に対して，日本では得られない新たな学びを提供する場を提供するための教育モジュールである．2013年度は，そのための教育モジュールを構築するため，特にネパールの豊かな観光資源を活用しつつ，持続的発展可能な観光ビジネスを構築するためのフィールド調査を設計し，教育プログラムに組み込んでいる．このフィールド調査では，ネパールの首都カトマンズと世界遺産であるダルバールスクエアに加え，カトマンズ盆地の避暑地として観光スポットとなっているナガルコットにおいてアンケート形式の現地調査を実施している．その際，現地住民に対してネパール語と英語間の通訳をNational Collegeに依頼し，早稲田大学の学生とNational Collegeの学生が2人1ペアでフィールド調査を実施することで200件近いデータを収集した．これらのフィールド調査に基づき，毎晩のグループディスカッションを通じ，様々な課題や持続可能な観光ビジネスのあり方について検討を実施している．また，その他，女性企業家による活動や都市部のごみ処理マネジメント，小学生対象の観光産業開発教育プログラムの設計と実施等のアクティビティを組み合わせ，2014年2月27日～3月10日のネパール研修プログラムを無事に終了することができた．このプログラムの評価は，参加学生へのアンケート評価によって実施している．また，現地のフィールド調査で収集した多くのデータを日本に持ち帰ってきており，今後，これらのデータに対して統計的な解析を進め，国内学会や国際会議にて発表する予定である．
情報源符号化と統計的モデル化の基礎理論

1998

　View Summary

　本研究では、1980年代から議論が活発になってきた統計的モデル化と情報源符号化の問題を統一的に扱い、その基礎理論の構築を目的としている。その際、ベイズ統計理論の枠組を用い、広いクラスの確率モデル族に対して成立する本質的な性質を議論した。　まず、確率分布を連続パラメータで規定するパラメトリックモデル族に対し、ある正則条件のもとで、事後確率密度は漸近的に正規分布に収束する事実を精密化した。この事後確率密度の漸近正規性は以前から議論がなされていたが、密度の一様収束などより強い結果を導いている。さらに、この結果を用い、統計的モデル選択の一致性、誤り率の上界の評価、ベイズ符号の符号長の漸近評価を行なった。この結果、ベイズ統計に基づく統計的モデル化と情報源符号化の性能の漸近的評価が可能となり、一応の成果を得ることができた。　さらに、最近提案された拡張確率的コンプレキシティ（ESC）においても、同様の漸近正規性を導き、ESCの漸近式を導出した。これは、確率モデルの良さを様々な損失関数で測ろうとする基準であり、その一般化の中にも符号化と本質的に同じ性質を見い出すことができる。　以上のように、本研究は統計的モデル化、情報源符号化を統一的視点から整理し、本質的な性質を議論することで一般的な評価を行ない、その成果を得ることができた。
情報源符号化と統計的モデル選択の基礎理論

1997

　View Summary

近年、情報源符号化と統計的学習理論を関連づける研究において、ベイズ統計理論が中心的な役割を演じていることが指摘されている。とくに、J.Rissanen の提唱した MDL、あるいは Stochastic Complexity の概念はベイズ理論と密接に関係する。本研究では、統計的モデル選択、ベイズ的学習、情報源符号化をベイズ統計の枠組みから体系的にとらえ、その普遍的性質の解明および現実問題への適用を目的としており、主に以下のような成果を得た。(1) ベイズ決定理論に基づくモデル選択の漸近一致性の解析(2) ベイズ決定理論に基づくモデル選択の選択誤り率の上界の解析(3) 情報量規準に基づくモデル選択の選択誤り率の上界の解析(4) ベイズ符号(混合モデル)の漸近的性質の解析(1)に関しては、まずベイズ決定理論に基づき統計的モデル選択問題を一般的に定式化し、その漸近的一致性について考察した。前年の結果では、予測を目的とする場合でも、漸近的一致性を持つことが明らかとなっていたが、本年度はさらに一致性を弱一致性と強一致性に分け、どのような条件のもとで両者の差異が生じるかを論じた。(2)では、主に真のモデルを発見することを目的とするベイズ規準によるモデル選択に対し、その誤り率の上界を導出できた。(3)では、情報量規準を用いたモデル選択に対し、その誤り率の上界を導出できた。(4)では、Clarke and Barron の漸近解析に関して、階層モデル族であるFSMXモデルへの拡張を検討し、ベイズ符号の漸近符号長、漸近平均符号長を示した。なお、本研究による1997年度の研究発表は以下の通りである。[1] A Study on Difference of Codelengths between MDL Codes and Bayes Codes on Case Different Priors Are Assumed, IEEE International Symposium on Information Theory 97, (1997,6)[2] ベイズ決定理論に基づく統計的モデル選択について、電子情報通信学会技術研究報告 IT97-21, (1997,7) [3] On Theory and Application of Statistical Model Selection Based on Bayes Decision Theory, ICPR Production Research 97, (1997,8)[4] 階層モデル族に対するモデル選択の選択誤り率について, 電子情報通信学会技術研究報告 IT97, (1998,1)

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