2024/12/26 更新

写真a

ゴトウ　マサユキ
後藤　正幸
News & Topics
所属
理工学術院 創造理工学部
職名
教授
学位
博士（工学） ( 早稲田大学 )
ホームページ
http://www.it.mgmt.waseda.ac.jp/

経歴

  • 2011年04月
    -
    継続中

    早稲田大学   理工学術院 創造理工学部 経営システム工学科   教授

  • 2008年09月
    -
    2011年03月

    早稲田大学   理工学術院 創造理工学部 経営システム工学科   准教授

  • 2002年04月
    -
    2008年09月

    武蔵工業大学   環境情報学部   助教授

  • 2000年03月
    -
    2002年03月

    東京大学   大学院 工学系研究科 環境海洋工学専攻   助手

  • 1996年04月
    -
    1999年03月

    早稲田大学   理工学部   助手

委員歴

  • 2019年04月
    -
    継続中

    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年04月
    -
    継続中

    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年05月
    -
    2021年05月

    日本経営工学会  「経営システム」誌編集委員会 委員長

  • 2017年05月
    -
    2021年05月

    日本経営工学会  表彰委員会 委員

  • 2020年06月
    -
    2020年12月

    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年05月
    -
    2019年05月

    日本経営工学会  経営システム誌編集委員

  • 2016年04月
    -
    2018年04月

    電子情報通信学会  基礎境界ソサイエティ出版委員

  • 2015年05月
    -
    2017年05月

    日本経営工学会  第33期 監事

  • 2013年05月
    -
    2015年05月

    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年07月
    -
    2014年12月

    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年05月
    -
    2013年05月

    日本経営工学会  第31期 理事（論文誌編集担当）

  • 2009年05月
    -
    2011年05月

    日本経営工学会  論文誌編集 副委員長

  • 2004年05月
    -
    2011年05月

    日本経営工学会  大会委員

  • 2005年05月
    -
    2009年05月

    日本経営工学会  論文誌編集委員

  • 2008年05月
    -
    2008年10月

    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年05月
    -
    2007年05月

    日本経営工学会  第28期評議員

  • 2004年12月
    -
    2005年10月

    電子情報通信学会  英文論文誌 2005年SITA特集号 編集委員

  • 2004年09月
    -
    2005年06月

    経営情報学会  2005年春季全国研究発表大会 実行委員

  • 2004年04月
    -
    2005年05月

    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年07月
    -
    2004年12月

    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年05月
    -
    2003年05月

    日本経営工学会  「経営システム」誌 編集委員

  • 2001年04月
    -
    2003年03月

    ビジネスモデル学会  運営委員会 副幹事

  • 2000年04月
    -
    2002年04月

    ビジネスモデル学会  設立準備委員 事務局

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所属学協会

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    INFORMS

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研究分野

  • 社会システム工学 / 統計科学 / 知能情報学 / 情報学基礎論

研究キーワード

  • データサイエンス

  • ビジネスアナリティクス

  • 機械学習

  • パターン認識

  • 統計的学習理論

  • マーケティング分析

  • 情報統計

  • 経営工学

  • 情報理論

  • 経営情報

  • 情報学

  • 情報システム

  • テキストマイニング

  • データマイニング

  • データ分析

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受賞

  • Best Paper Award, CIE51

    2024年12月   The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   "GAUSSIAN-SAINT: A Probabilistic Predictive Deep Learning Model for Uncertainties with Interpretation from Two Perspectives"  

    受賞者： Ryosuke Saraya, Tokimasa Isomura, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

  • Outstanding Paper Award, APIEMS2023

    2023年10月   23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference (APIEMS 2023)   "An improved algorithm based on self-supervised learning for multi-tag prediction of extreme weather events"  

    受賞者： Tomoki Amano, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

  • Best Paper Award, APIEMS 2022

    2022年11月   The 22nd Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems (APIEMS 2022)   "A New Analytical Model for Product Reviews Based on BERT Feature Extraction"  

    受賞者： Koutarou Yamashita, Ayako Yamagiwa, Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

  • Best Paper Award, The 20th ANQ Congress 2022

    2022年10月   Asian Network for Quality   ”A Method to Improve Serendipity of Recommendation Lists Based on Collaborative Metric Learning”  

    受賞者： Akiko Yoneda, Ryota Matsunae, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

  • 2022 PCカンファレンス 優秀論文賞

    2022年08月   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 ―”  

    受賞者： 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

  • 2021年度 経営情報学会 論文賞

    2021年11月   経営情報学会   ”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モデルとその応用に関する一考察”  

    受賞者： 大川 順也, 雲居 玄道, 後藤 正幸

  • Best Paper Award, The 19th ANQ Congress 2021

    2021年10月   Asian Network for Quality   "An Improved Method for Estimating Conditional Average Treatment Effects Taking Account of Selection Bias Based on Causal Tree"  

    受賞者： Yuki Tsuboi, Yuta Sakai, Satoshi Suzuki, Masayuki Goto

  • Encouragement Paper Award, AAMSA

    2021年03月   Asian Association of Management Science and Applications(AAMSA)   "Factorization Machines Considering the Latent Characteristics behind Target Data"  

    受賞者： 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年11月   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”  

    受賞者： 伊藤史世, 張 志穎, 雲居玄道, 後藤正幸

  • Best Paper Award, APIEMS 2019

    2019年12月   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"  

    受賞者： Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

  • Best Paper Award, ANQ Congress 2018

    2018年09月   16th Asian Network for Quality Congress (ANQ2018)   "A Study on Feature Clustering Analysis By the Hidden Layer of Autoencoder"  

    受賞者： Shimpei Kanazawa, Yuuki Sugiyama, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

  • The World CIST'18 Best Paper Award

    2018年03月   6th World Conference on Information Systems and Technologies (WorldCist'18)   "System Evaluation of Construction Methods For Multi-class Problems Using Binary Classifiers"  

    受賞者： Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

  • Best Paper Award, ANQ Congress 2017

    2017年09月   15th Asian Network for Quality Congress (ANQ2017)   "A New Analytical Model for Customer Growth Considering Potential Purchasing Preferences"  

    受賞者： Yuri Nishio, Hiroaki Ito, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

  • 平成28年度 科研費審査員表彰

    2016年11月   日本学術振興会  

    受賞者： 後藤正幸

  • 日本経営工学会 学会賞（学術）

    2015年05月   日本経営工学会   "経営システム工学分野の研究への貢献"  

    受賞者： 後藤正幸

  • 平成27年度 日本経営工学会論文賞

    2015年05月   日本経営工学会   "評価と購買の両履歴データの学習による確率的潜在クラスモデルの推定精度向上に関する一考察"  

    受賞者： 大井貴裕, 三川健太, 後藤正幸

  • IPSJ第77回全国大会 優秀賞

    2015年03月   情報処理学会   "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〜"  

    受賞者： 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年03月   情報処理学会   ”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"  

    受賞者： 小林 学, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

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論文

  • LLMOverTab: Tabular data augmentation with language model-driven oversampling

    Tokimasa Isomura, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    Expert Systems with Applications     125852  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • Sparse attention is all you need for pre-training on tabular data

    Tokimasa Isomura, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    Neural Computing and Applications,   Published online  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • 閲覧時間を考慮した改良型Latent LSTM Allocationモデルによる閲覧履歴データ分析と生花ECサイトへの適用

    張 志穎, 楊 添翔, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   75 ( 3 ) 89 - 101  2024年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • 入力依存の分散を考慮したビジネス施策決定のためのベイズ最適化手法

    良川太河, 阪井優太, 楊 添翔, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   75 ( 2 ) 49 - 59  2024年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • ビジネスチャット上の社員間コミュニケーションを可視化する条件付ネットワーク構造分析モデル

    川上達也, 山下 遥, 三浦豊史, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   75 ( 2 ) 60 - 75  2024年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • An Improved Search Algorithm Based on Safe Exploration for Optimization to Control Worsening of Objective Function Value

    Yuka Nakamura, Taiga Yoshikawa, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    Industrial Engineering and Management Systems   23 ( 2 ) 125 - 135  2024年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • An Estimation Model of Intrinsic Evaluation Ratings by Customer Reviews Based on BERT Feature Extraction

    Kotaro Yamashita, Ayako Yamagiwa, Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

    Industrial Engineering and Management Systems   23 ( 2 ) 182 - 194  2024年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • Optimizing FT-Transformer: Sparse Attention for Improved Performance and Interpretability

    Tokimasa Isomura, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    Industrial Engineering and Management Systems   23 ( 2 ) 253 - 266  2024年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)

  • SCP: Spherical-Coordinate-Based Learned Point Cloud Compression

    Ao Luo, Linxin Song, Keisuke Nonaka, Kyohei Unno, Heming Sun, Masayuki Goto, Jiro Katto

    Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence   38 ( 4 ) 3954 - 3962  2024年03月  [査読有り]

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    In recent years, the task of learned point cloud compression has gained prominence. An important type of point cloud, the spinning LiDAR point cloud, is generated by spinning LiDAR on vehicles. This process results in numerous circular shapes and azimuthal angle invariance features within the point clouds. However, these two features have been largely overlooked by previous methodologies. In this paper, we introduce a model-agnostic method called Spherical-Coordinate-based learned Point cloud compression (SCP), designed to leverage the aforementioned features fully. Additionally, we propose a multi-level Octree for SCP to mitigate the reconstruction error for distant areas within the Spherical-coordinate-based Octree. SCP exhibits excellent universality, making it applicable to various learned point cloud compression techniques. Experimental results demonstrate that SCP surpasses previous state-of-the-art methods by up to 29.14% in point-to-point PSNR BD-Rate.

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)

  • 正則化最小二乗法を用いた多変量多項式回帰モデルに対するパラメータ推定法

    井上一磨, 清水 良太郎, 須子統太, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用（TOM）   17 ( 1 ) 36 - 46  2024年02月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • Effectiveness verification framework for coupon distribution marketing measure considering users’ potential purchase intentions

    Akiko Yoneda, Ryotaro Shimizu, Shion Sakurai, Makoto Kawata, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    Cogent Engineering   11 ( 1 ) 2307718  2024年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    3
    被引用数
    (Scopus)

  • Multiple treatment effect estimation for business analytics using observational data

    Yuki Tsuboi, Yuta Sakai, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    Cogent Engineering   11 ( 1 ) 2300557  2024年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    4
    被引用数
    (Scopus)

  • 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モデル

    山田晃輝, 高尾洋佑, 山極綾子, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   74 ( 4 ) 153 - 166  2024年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)

  • A Method for Advanced Analysis of Item Browsing Data Considering User Interest Durations Using Parameters Estimated from Hidden Semi-Markov Model

    Kirin Tsuchiya, Yuki Tsuboi, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    Industrial Engineering & Management Systems   22 ( 4 ) 437 - 448  2023年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • A Method to Improve Serendipity of Recommendation Lists Based on Collaborative Metric Learning

    Akiko Yoneda, Ryota Matsunae, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    Total Quality Science   9 ( 2 ) 62 - 73  2023年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • A Semi-Supervised Learning Model for Predicting User Attributes Based on Ladder Network

    Mizuki Takeuchi, Taichi Imafuku, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    Total Quality Science   9 ( 2 ) 109 - 120  2023年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • Active Learning Method for Pairwise Comparison Data

    Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    5th IEEE International Conference on Cybernetics, Cognition and Machine Learning Applications, ICCCMLA 2023     310 - 315  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • Recommendation Item Selection Algorithm Considering the Recommendation Region in Embedding Space and New Evaluation Metric

    Tomoki Amano, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    Industrial Engineering & Management Systems   22 ( 3 ) 340 - 348  2023年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    3
    被引用数
    (Scopus)

  • A Study of Diversity Analysis Model Based on Embeddings for Cooking Recipes

    Koutarou Yamashita, Fumiyo Ito, Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

    Industrial Engineering & Management Systems   22 ( 3 ) 327 - 339  2023年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)

  • 応用面から見る推薦システム

    後藤正幸

    人間生活工学   24 ( 2 ) 56 - 61  2023年09月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

  • Causal Treeに基づく選択バイアスを考慮した頑健な条件付き平均処置効果推定手法の提案

    坪井 優樹, 阪井 優太, 鈴木 佐俊, 後藤 正幸

    情報処理学会論文誌   64 ( 9 ) 1399 - 1412  2023年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • 世帯主幹消費電力量からのベイズ推定による個別家電の稼働状態の推定モデル

    鈴木佐俊, 小林 学, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   74 ( 2 ) 63 - 76  2023年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

  • Partial Visual-semantic Embedding: Fine-grained Outfit Image Representation with Massive Volumes of Tags via Angular-based Contrastive Learning

    Ryotaro Shimizu, Takuma Nakamura, Masayuki Goto

    Knowledge-Based Systems   277   110791 - 110791  2023年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    6
    被引用数
    (Scopus)

  • Store Analysis Using Latent Representation of Robust Variational Autoencoder Based on Sales History Data

    Ryogo Okubo, Ryosuke Uehara, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

    Total Quality Science   8 ( 2 ) 113 - 123  2023年06月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • A Study on Out-of-Distribution Detection based on Generative Models Trained for Each Discriminant Class

    Ryota Matsunae, Fuyu Saito, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    Total Quality Science   8 ( 2 ) 100 - 112  2023年06月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • Evaluation of the Recommendation Effect of Individual Interventions in a Recommender System

    Taichi Imafuku, Tatsuya Kawakami, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

    Total Quality Science   8 ( 2 ) 77 - 88  2023年06月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • Fashion-Specific Ambiguous Expression Interpretation with Partial Visual-Semantic Embedding

    Ryotaro Shimizu, Takuma Nakamura, Masayuki Goto

    IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops   (CVPRW 2023)   3496 - 3501  2023年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)

  • グラフ埋め込み手法に基づく従業員のビジネスコミュニケーション分析に関する一考察

    野中 賢也, 山下 遥, 三浦 豊史, 後藤 正幸

    情報処理学会論文誌   64 ( 3 ) 758 - 768  2023年03月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    近年の多くの企業では，生産性の高いビジネスコミュニケーションを目的としてチャットアプリケーションが活用されるようになった．その主たる導入目的は社員間のコミュニケーションであるが，ビジネスアナリティクスの観点からは，ビジネスチャットシステムに蓄積されたデータを活用して社員間コミュニケーションの分析が可能となっており，社内のコミュニティの実態を把握することで，適切な人材マネジメントへの活用が期待されている．その際，チャットアプリケーションではチャンネルと呼ばれるグループ単位で社員間のコミュニケーションが行われることから，社員間のコミュニケーションの特徴をチャンネルごとに分析することが望まれる．例えば，各チャンネルのコミュニケーション状態を表現したグラフデータを構造化データへと変換できれば，チャンネルのクラスタリングや可視化分析が可能になると考えられる．本研究では，グラフデータを構造化データに変換するDeep Divergence Graph Kernel（DDGK）を改良し，チャンネルグラフの分析に適した埋め込み表現を得るための手法を提案する．本手法は，チャンネルグラフの重要な構造を表現する埋め込み空間を構築し，各チャンネルグラフをこの空間上の点として埋め込むことができる．さらに，某企業のビジネス現場で導入されているSlack 上に保存された実際の会話履歴データに適用することで，提案モデルの有効性を示す．提案モデルを用いたデータ分析により，特徴ベクトルとして表されたグラフ構造を活用してチャンネルグラフが分類でき，各チャンネルにおけるコミュニケーションの特徴を分析することが可能となる．

    J-GLOBAL

  • 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年02月  [査読有り]  [国際誌]

    DOI PubMed

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)

  • 顧客の閲覧行動分析のための時間窓トピックモデル

    伊藤 史世, 雲居 玄道, 後藤 正幸

    情報処理学会論文誌   64 ( 1 ) 214 - 228  2023年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    現在，EC サイトをはじめとした様々なサービスがインターネット上で展開されており，膨大な閲覧履歴データを取得することが可能になっている．そのため，マーケティング分析上の観点から，蓄積された閲覧履歴を用いてユーザの嗜好を詳細に分析し，効果的な施策に結び付ける活動も広がっている．ここで，EC サイト上の購買においては，Web ページを閲覧する中で徐々に興味の対象が絞られていき，最終的にある商品を購入するというユーザ行動が想定される．よって，各ユーザの興味の時間変化を分析し，この変化に基づいて適切なタイミングで施策を実施することで，施策の効果を高めることが期待できる．従来，時間とともに変化するユーザの興味をモデル化することが可能な手法として，購買履歴データを対象とした時系列トピックモデルであるTopic Tracking Model（以下，TTM）が提案されている．しかし，TTM は比較的長い購買履歴データを想定して提案された手法であり，1 つのセッション内の閲覧系列のように，数十ページ程度のサイトの遷移のなかでユーザの興味が移り変わっていくという状況を想定していない．そのため，TTM を閲覧履歴データに適用した際には，モデルの学習が困難となり，ユーザの興味の変化を検出できない恐れがある．そこで本研究では，モデルのパラメータを段階的に推定する，時間窓トピックモデルを提案する．提案手法により，ユーザの興味が様々に移り変わるという複雑な状況が仮定され，かつ1 セッションあたりの閲覧ページが数十ページ程度の閲覧履歴データにおいても，安定したパラメータ推定が可能となり，各ユーザの興味の収束度合いに基づいた施策の実施の実現が期待される．最後に，人工データと実データに対して提案手法を適用し，その有効性を検証する．

    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)     1641 - 1655  2022年12月  [査読有り]  [国際共著]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • Correction to: Predicting customer churn for platform businesses: using latent variables of variational autoencoder as consumers’ purchasing behavior (Neural Computing and Applications, (2022), 34, 21, (18525-18541), 10.1007/s00521-022-07418-8)

    Kyosuke Hasumoto, Masayuki Goto

    Neural Computing and Applications   34 ( 21 ) 18543 - 18544  2022年11月

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    In this online published article, a format of few entries of Tables 4 to 7 were corrected. The Corrected tables were given below (Tables 4, 5, 6, 7): (Table presented.).

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  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

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    16
    被引用数
    (Scopus)

  • 2段階の機械学習予測モデルに基づく季節性のある中古アパレル商品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

    情報処理学会論文誌   63 ( 11 ) 1684 - 1696  2022年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    EC サイトなどの普及にともない中古品の流通経路は多様化し，市場は拡大傾向にある．特に，軽量で運搬が容易で“古いからこそ個性的で価値がある” 中古アパレル商品がさかんに売買されている．中古ファッション業界において，季節性が強く特徴的な需要変動を示す季節性アイテムの在庫・出品管理は非常に重要である．シーズン序盤での過剰出品は，その後の欠品による企業の魅力度および顧客満足度の低下につながってしまう．一方，過少出品は，販売時期逸機による不良在庫の発生につながってしまう．このトレードオフの問題を解決するため，季節性アイテムは需要を精確に予測し戦略的に出品される必要がある．これに対し従来では，出品管理者の経験やノウハウに基づき需要を予想し計画・管理されることが多かった．しかし，従来の判断は属人的で客観性に欠け，予想が大幅に実績と異なる場合，問題を解決できていない懸念もある．そこで本研究では，より定量的な判断に基づく的確な出品計画を支援するための需要予測手法を提案する．シーズン前にワンシーズン全体の販売数予測を行う長期予測モデルと，直近の新たな情報を用いた残差予測による調整を行う短期予測モデルを組み合わせた2 段階の手法である．さらに，提案を実データに適用・分析し，十分な精度を保持し有用であることを示す．また，出品数決定の指標とする実証実験を設計し，実ビジネスで運用することで，提案手法の有効性を実証的に検証する．

    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)   2022-October   Paper We-PS2-T11.1 - 3059  2022年10月  [査読有り]

    DOI

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  • 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)   2022-October   Paper We-PS2-T12.5 - 3118  2022年10月  [査読有り]

    DOI

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  • 会員ステージ間の潜在クラス分布を比較する購買行動分析モデルに関する一考察

    楊 添翔, 山下 遥, 後藤 正幸

    日本経営工学会論文誌   73 ( 2 ) 54 - 69  2022年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI J-GLOBAL

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    1
    被引用数
    (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年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

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    6
    被引用数
    (Scopus)

  • Evaluation of Analysis Model for Products with Coefficients of Binary Classifiers and Consideration of Way to Improve

    Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   13316 LNCS   388 - 402  2022年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

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  • 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年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    15
    被引用数
    (Scopus)

  • 多層ニューラルネットワークを用いたマルチタスク学習による顧客購買行動予測

    蓮本 恭輔, 後藤 正幸

    情報処理学会論文誌   63 ( 6 ) 1276 - 1286  2022年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年05月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    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年05月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    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年05月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • Web閲覧履歴に基づくターゲッティングのための属性ラベル学習法

    青木章悟, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   73 ( 1 ) 1 - 14  2022年04月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    多様な製品が溢れる現在においては，自社の製品がターゲットとすべき消費者セグメントを明確にすることが重要である．全消費者のうちからターゲットとする消費者セグメントを特定するために，例えば「30代の男性会社員」などのようにターゲット属性を用いて特定することは常套手段の一つである．しかし，全消費者の消費者属性と趣味嗜好を含むデータがあれば分析的な観点からターゲット属性を特定できるが，そのようなデータを各企業が独自に収集することは膨大なコストがかかり現実的ではない．そのため，多種多様なサンプル消費者のWeb閲覧履歴や購買履歴を保有するコンサルティング企業に依頼する形で，サンプル消費者のデータ分析を通じてターゲットを特定することが一般的に行われている．特に，サンプル消費者のWeb閲覧履歴などの行動履歴データをクラスタリングし，ターゲットとして相応しいクラスタを特徴付ける属性（クラスタ属性）を発見する方法はよく用いられるアプローチの一つである．しかし，クラスタ属性はしばしばクラスタに所属するサンプル消費者の属性統計量などから分析者の判断によって付与されることが多い．その上，一つのクラスタに複数のクラスタ属性を想定しシナリオ別の施策が検討されるようなこともある．このような定性的な分析や判断が入る場合，クラスタ属性の選定は分析者の経験やスキルに強く依存してしまう．そのため，消費者嗜好が反映された過去のサンプル行動データのクラスタリング結果から，客観的な評価基準に基づいてクラスタ属性を特定可能な数理モデルがあれば，分析者の作業や施策検討を強力に支援できると考えられる．そこで本研究では，多様な趣味嗜好を含むWeb閲覧履歴からサンプル消費者をクラスタリングし，各クラスタに対して，ターゲットとして有効なクラスタ属性を付与するためのモデルを定式化する．さらに，与えられた目的関数に対して分析者の恣意的な部分を可能な限り取り除いた形でターゲット属性を探索する手法を提案する．最後に，実データを用いて提案手法の有効性を示す．

    DOI

    Scopus

  • ビジネスチャットアプリ上のコミュニケーションデータに基づくネットワーク構築手法

    野中 賢也, 山下 遥, 堀田 創, 後藤 正幸

    人工知能学会論文誌   37 ( 2 ) E - L63_1  2022年03月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)

  • 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年03月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    61
    被引用数
    (Scopus)

  • 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適正化モデルの提案と実証的効果検証

    桑田 和, 三川健太, 佐々木 北都, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   63 ( 1 ) 218 - 230  2022年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI J-GLOBAL

  • 研究成果の国際発信と研究マネジメント

    後藤正幸

    経営システム   31 ( 2 ) 93 - 100  2022年01月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者

  • 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

    情報処理学会論文誌   63 ( 1 ) 205 - 217  2022年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年10月  [査読有り]

    担当区分：責任著者

    DOI

    Scopus

    2
    被引用数
    (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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • 顧客成長を促す施策立案のための特徴転移型クラスタリングモデル

    平野洋介, 楊 添翔, 雲居玄道, 阿部 永, 立花徹也, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   62 ( 10 ) 1704 - 1715  2021年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    2
    被引用数
    (Scopus)

  • 多値分類問題におけるECOC法の最適性に関する一考察

    雲居 玄道, 八木 秀樹, 小林 学, 後藤 正幸, 平澤 茂一

    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用（TOM）   14 ( 3 ) 1 - 10  2021年08月  [査読有り]

  • 中古ファッションECサイトにおける出品条件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

    経営情報学会誌   30 ( 1 ) 47 - 65  2021年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • トピックモデルに基づく多様性を考慮した回答文書検索モデル

    大川 順也, 雲居 玄道, 後藤 正幸

    経営情報学会誌   30 ( 1 ) 31 - 46  2021年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    <p>一般的な質問応答システムでは，ユーザから与えられた質問を解析し，情報源となる文書集合から，質問に対する適切な回答を検索するモデル（回答文書検索モデル）を構築することで回答候補を抽出し，回答の自動化を実現している．</p><p>コミュニティQAサイト（cQAサイト）における質問・回答文書に対して，回答文書検索モデルを構築する場合，基本的な手法として質問文書の類似度による手法が考えられる．しかし，cQAサイトで見られるような，質問ごとに存在する回答文書の多様性を的確に掴みながら，適切な内容の回答文書を提示することは困難であると考えられる．そこで本研究では，トピックモデルの代表的な手法であるLatent Dirichlet Allocation（LDA）を用いることで，従来手法では対応できなかった回答文書の多様性を考慮可能な回答文書検索モデルの構築手法を提案する．最後に，提案モデルの有効性を検証するため，実際にcQAサイトに投稿された質問・回答文書を用いた検証実験を行い，検索結果の性能を評価するとともに，得られた結果に基づいて考察を行う．</p>

    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年03月  [査読有り]

    担当区分：最終著者, 責任著者

    DOI

    Scopus

    4
    被引用数
    (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年03月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    10
    被引用数
    (Scopus)

  • An Extension of Semi-supervised Boosting to Multi-valued Classification Problems

    Yuta Sakai, Kazuki Yasui, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

    Total Quality Science   6 ( 2 ) 60 - 69  2021年02月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • 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

    情報処理学会論文誌   62 ( 2 ) 796 - 808  2021年02月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI J-GLOBAL

  • 商店を直線表現したTransRecモデルに基づく電子商店街の商品推薦アルゴリズム

    大堀祐一, 楊 添翔, 山下 遥, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   62 ( 2 ) 782 - 795  2021年02月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI J-GLOBAL

  • 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年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • トピックモデルを用いたテレビ視聴におけるトレンド分析方法の提案

    坂元哲平, 小林佑輔, 中川 慶一郎, 生田目 崇, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   62 ( 1 ) 346 - 356  2021年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年01月  [査読有り]

    DOI

    Scopus

    9
    被引用数
    (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   2020-October ( SMC2020 ) MoBT13.3 - 859  2020年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

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

    Teppei Sakamoto, Haruka Yamashita, Masayuki Goto, Jiro Iwanaga

    Industrial Engineering & Management Systems   19 ( 3 ) 669 - 679  2020年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (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 and Management Systems   19 ( 2 ) 476 - 483  2020年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    Recently, it has become easier to make use of various kinds of information on customers (e.g. customers' purchase history), due to the development of information technology. Especially in the marketing field, in fact, many companies try to employ customer segmentation for the services customization which leads to increase customer loyalty and to keep high customer retention. One of the well-known approaches for the customer analysis based on purchase history data is the RFM analysis. The RFM analysis is usually used to segment customers into several groups by using three variables; how long it has been since their last purchase, how many times they purchased, and how much they spent. However, the conventional method of the RFM analysis did not assume a generative model. Therefore, when applying to an actual data set and scoring each index of R, F, M scores, several problems occur. The main problem is that an analyst should arbitrarily decide the threshold for the scores of RFM. On the other hand, in the field of machine learning, the probabilistic latent semantic analysis is widely used for soft clustering. The latent class model enables us to cluster customers into latent classes and to calculate the assignment probabilities of each customer to each latent class. In this paper, we propose a new latent class model for the RFM analysis based on the purchase history data. The proposed model enables to decide the scoring of RFM and segment customers automatically, and the soft clustering approach helps the interpretation of the result. Furthermore, the proposed model takes account of the generation model of RFM scores. From the result of actual data analysis, it became clear that it is possible to extract latent classes that express the statistical characteristics of data well. Given a generative model estimated from the given data, it is also possible to predict future purchase behaviors of customers or to generate virtual data for simulation analysis and make decisions based on the result. We verify the effectiveness of our model by analyzing a real purchase history data of a Japanese major retail company.

    DOI

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    8
    被引用数
    (Scopus)

  • 潜在ディリクレ配分法を用いた問い合わせ文書と回答文書の関係分析モデルとその応用に関する一考察

    大川順也, 雲居玄道, 後藤正幸

    経営情報学会誌   29 ( 1 ) 476 - 483  2020年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • データ駆動形アプローチにおけるデータアナリティクスに関する技術動向

    後藤正幸

    電子情報通信学会誌   103 ( 5 ) 461 - 467  2020年05月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

  • 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年04月  [査読有り]

    担当区分：最終著者, 責任著者

    　概要を見る

    There are serious problems with the increase of challenged persons in developing countries and we have to consider how to help them. Moreover, we also have to ask whether the Quality of Life (QOL) for them has actually improved. Do they feel despair over their real ambitions and are they content to be patient while in a state of unrealized potential? In other words, we have to have awareness not only how to deal with people who need help to live, but also how to make a society in which everyone can live independently and freely. In this research, we investigate the attitudes of Nepalese citizens who don't need a great support for living towards physically challenged persons and identify the problems with the current attitude of citizens towards them and discuss possible approaches and a vision for improving their QOL. To this end, we conducted a field survey in Nepal and Japan using a questionnaire, analyzed the data, and discussed to clarify the Nepalese awareness of physically challenged persons. In the end, we consider a possible solution to these problems from several viewpoints. By collecting data by various stratifications, it was found that there was a large difference in their awareness toward challenged persons by ethnic group, age, region, and gender as the major findings of the surveys. Also the Nepalese themselves are aware of the difference. Based on the above results, we point out that “unifying actual support and promoting citizens’ awareness,” “reviewing and strengthening the educational system,” and “strengthening the leadership of the government to eliminate the differences between countries, genders, and caste groups” are three ways to address this issue. These three issues will have a positive effect on challenged persons in Nepal and also have a positive effect on society by reducing the burden on supporters.

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)

  • 多値文書分類のための情報理論的基準による2元符号語表の構成法

    雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用   13 ( 1 ) 1 - 12  2020年03月  [査読有り]

    担当区分：責任著者

  • 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年02月  [査読有り]

    担当区分：最終著者, 責任著者

    DOI

  • Development of Debugging Exercise Extraction System using Learning History

    Katsuyuki Umezawa, Makoto Nakazawa, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Proceedings - IEEE 10th International Conference on Technology for Education, T4E 2019     244 - 245  2019年12月

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    We have proposed an editing history visualization system which can confirm where and how the learner modified program. We utilized this system for actual flipped classroom and stored a large amount of learning logs. This learning log contains all the source code in the process of being modified until the program is completed. We developed a debugging exercise extraction system to automatically generate problems for debugging practice from this learning log. The debugging exercise extraction tool we developed extracted 18,680 source codes (which became practice problems) that included syntactic errors that could be used as a debugging exercise from 16 weeks of program edit history data (total number is 31,562 files). The execution time was 488 seconds. Since it can be analyzed only once every six months, we believe it is a sufficiently practical execution time.

    DOI

    Scopus

    5
    被引用数
    (Scopus)

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：責任著者

    DOI

    Scopus

    2
    被引用数
    (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

    後藤正幸

    オペレーションズ・リサーチ 経営の科学   64 ( 11 ) 671 - 678  2019年11月  [招待有り]

  • 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年10月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    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年10月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • System Evaluation of Ternary Error-Correcting Output Codes for Multiclass Classification Problems*

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

    2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC)   2019-October   2893 - 2898  2019年10月  [査読有り]

    　概要を見る

    To solve multiple classification problems with M (geq 3) categories, many studies have been devoted using N (geq lceillog-{2}Mrceil) binary ({0, 1}) classifiers, where these systems are known as binary Error-Correcting Output Codes (binary ECOC). As an extended version of the binary ECOC, the ternary ({0,∗1}) ECOC have also been discussed, where ternary classifiers classify data into positive examples when the element is 1, into negative examples when the element is 0, and no classification when the element is. In this paper, we discuss the ternary ECOC system from the view point of the system evaluation model based on rate-distortion function. First, we discuss a table of M code words with length N which is given by a ternary matrix W of M rows and N columns. Next, by leveraging the benchmark data for multiclass document classification which is widely used in Japan, the relationships between the probability of classification error Pe and the number of the ternary classifiers N for a given M are experimentally investigated. In addition, by assuming the M-dimensional Normal distribution for a classification data model, the relationship between Pe and N for a given M is also examined. Finally, we show by the system evaluation model that the ternary ECOC systems have desirable properties such as 'Flexible', 'Elastic', and 'Effective Elastic', when M becomes large.

    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年09月  [査読有り]

    担当区分：責任著者

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    1
    被引用数
    (Scopus)

  • 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

    経営情報学会誌   28 ( 2 ) 69 - 87  2019年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    CiNii

  • 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 遥, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   60 ( 8 ) 1390 - 1402  2019年08月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年07月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    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年07月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    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年07月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    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年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    1
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    (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

    蓮本恭輔, 雲居玄道, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   60 ( 7 ) 1283 - 1293  2019年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • Latent Class Models on Business Analytics

    Masayuki Goto

    2019 IEEE International Conference on Big Data, Cloud Computing, and Data Science (BCD 2019)     142 - 147  2019年05月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者

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    4
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    (Scopus)

  • 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, and Data Science (BCD 2019)     154 - 159  2019年05月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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  • 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, and Data Science (BCD 2019)     148 - 153  2019年05月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    3
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    (Scopus)

  • 販売履歴データ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に関する一考察

    仁ノ平 将人, 三川健太, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   60 ( 4 ) 1151 - 1161  2019年04月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    近年の情報技術の発展により，EC（電子商取引）サイトを通じた商品の購買が普及している．本研究で対象とするファッションECサイトAでは，ユーザから中古ファッションアイテムを買取り，値付けを行い再販売を行っている．このECサイトでは，売れ残りを防ぐため，出品アイテムに対し一定のアルゴリズムで自動的に値下げをする仕組みを採用している．このビジネスモデルにおいて，各アイテムに対し，ある価格で出品された各アイテムが最終的にいくらで販売されるかを予測することは，値付けシステムの構築や経営戦略を考える際に重要である．本研究では，ECサイトAにおける出品アイテムの販売価格予測モデルの構築のために，潜在クラスを用いた混合回帰モデルを用いた分析を行う．すなわち，アイテムの特徴，季節ごとの値下がり率（オフ率）の傾向をもとに潜在クラスモデルを用いてクラスタリングを行った後に，データの各潜在クラスへの所属確率を用いて潜在クラスごとに回帰式を構築する推定モデルを構築する．さらに，得られた潜在クラスの情報を活用することで，オフ率が定義できない新規出品データに対しても予測が可能となることを示す．本手法がECサイトAの購買データにおいて販売価格を予測するモデルとして有効なモデルであることを示すとともに，得られたモデルを解釈することで説明変数が持つ販売価格の影響度の定量化を行った．

    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年02月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

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    3
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    (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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年10月  [査読有り]  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • 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 - Asia-Pacific Software Engineering Conference, APSEC   2018-December   695 - 696  2018年07月

    　概要を見る

    In recent years, the paradigm of social coding in software development has attracted attention to developers all over the world, and GitHub which is a social coding tool has spread to the area like education. There are many cases using it as a platform of PBL (Project Based Learning). However, since GitHub is not a tool for education, it is difficult to evaluate learners. This research focuses on the contribution of learners and proposes a system that teachers can grasp the contribution of learners.

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  • 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応用

    馬賀嵩士, 三川健太, 後藤正幸, 吉開朋弘

    電子情報通信学会論文誌D   J101-D ( 7 ) 1037 - 1051  2018年07月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 推定購買確率と予測評価値をバランスする意外性指標に基づく推薦システム

    関口あゆみ, 仁ノ平 将人, 三川健太, 後藤正幸

    経営情報学会誌   27 ( 1 ) 67 - 78  2018年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年05月  [査読有り]

    DOI

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    2
    被引用数
    (Scopus)

  • 混合回帰に基づく就職ポータルサイトの被エントリ数分析モデルに関する一考察

    永森誠矢, 山下 遥, 荻原大陸, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   59 ( 4 ) 1273 - 1285  2018年04月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • グルメサービスにおけるレストラン推薦投稿へのリアクション数増加を目的とした潜在クラスモデル分析

    劉 佩潔, 山下 遥, 岩永二郎, 樽石将人, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   59 ( 1 ) 211 - 226  2018年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • Collaborative filtering based on the latent class model for attributes

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

    Proceedings - 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications, ICMLA 2017   2017-December ( ICMLA2017 ) 893 - 896  2017年12月  [査読有り]

    　概要を見る

    In this manuscript, we investigate a collaborative filtering method to characterize consumption behavior of customers and services with various attributes for marketing. We assume that each customer and service have the invisible attribute which is called latent class. Assuming a combination of attribute values of a customer and service is classified to a latent class, furthermore, we propose a new Bayesian statistical model that consumption behavior is probabilistically arise based on a latent class combination of a customer, service and attribute values. Then, we show the method to estimate parameters of a statistical model based on the variational Bayes method and the mean field approximation. Consequently, we show the effectiveness of the proposed model and the estimation method by simulation.

    DOI

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  • マルコフ潜在クラスモデルに基づくECサイトにおける施策実施効果分析に関する一考察

    松嵜祐樹, 三川健太, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   58 ( 12 ) 2034 - 2045  2017年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    近年，ECサイト上に蓄積された膨大なユーザ（顧客）の購買行動データを分析し，ユーザごとの特徴を考慮した販売促進施策の重要性が高まっている．これらの施策を実施する際には，施策を実施したからこそ購買するであろうユーザに対してのみの施策実施が重要である．このようなユーザ層を特定するための方法として，ユーザを意味のあるグループに分割するユーザセグメンテーションが考えられる．たとえば，ユーザと購買商品のペアに着目したAspect Modelのような確率モデルによるセグメンテーションは，様々な応用場面において有用性が広く認識されている．一方で，ECサイトには，ユーザと購買商品のペア以外にも，どのページを閲覧したのかという閲覧履歴も存在し，この効果的な活用方法が望まれている．この閲覧履歴の時系列に着目したモデルとして，ページの遷移にマルコフ性を仮定し，潜在クラスを仮定したうえでモデル化したLatent Segment Markov Chain（以下，LSMC）があげられる．しかし，LSMCは閲覧履歴のみに着目したモデルであり，施策の実施やそれによる購買の有無を考慮することができない．そこで本研究では，LSMCを拡張し，閲覧履歴に加え，購買履歴，施策実施有無が考慮可能なモデルを提案し，「施策を実施した場合」と「実施しなかった場合」の購買行動の変化を比較することで施策の実施が効果的なセグメントの特定を行う．

    CiNii

  • 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多値判別法

    鈴木 玲央奈, 山下 遥, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   58 ( 12 ) 2046 - 2059  2017年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年11月  [査読有り]

    DOI

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  • 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   2017-January ( IEEE SMC2017 ) 1926 - 1931  2017年10月  [査読有り]

    DOI

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  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

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    1
    被引用数
    (Scopus)

  • 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志望理由のマッチング分析モデルに関する一考察

    坂元哲平, 山下 遥, 荻原大陸, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   58 ( 9 ) 1535 - 1548  2017年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    近年，企業の採用活動や学生の就職活動において，就職ポータルサイトが多く活用されている．サイト上で，企業は自社の広報活動を行うことで学生からのエントリを募ることができ，学生は多種多様な企業を志望することが可能である．つまり，採用・就職活動は企業と学生のある種のマッチング活動ととらえられ，就職ポータルサイトがそのマッチングをサポートする機能を提供していると考えられる．一方，企業が自社の強みとして掲載するアピールポイントと，学生が感じるその企業の魅力（企業に対する志望理由）は必ずしもマッチしていない可能性を指摘することができる．そのようなマッチングは，選考段階や採用後の企業と学生の相性不良につながる恐れがあるため，何らかの解決策が望まれる．そのため，企業のアピールポイントに対して学生がどのような理由で企業を志望するかを分析する必要がある．そこで本研究では，企業のアピールポイントと学生の志望理由の関係性を分析するためのモデルを提案する．両者の関係性の背景には，各企業特有の情報やアピールの仕方，また，各学生の嗜好には互いに異なるグループが混在していると考えられるため，潜在クラスモデルを用いて関係モデルを構築する．また，対象データ構造がベクトルである場合に対応するため，学習アルゴリズムを改良する．最後に，実際に大手就職ポータルサイトAのデータに提案モデルを適用し，有効性を示す．Recently, many Japanese university students use Internet portal sites that help them in their job-hunting activities. Companies are able to use these sites for public relations activities in order to gather applications from students, and students are able to get information about a wide variety of companies and apply to companies that they want to work for. For companies, in the part of public relation activities, they post their appeal points such as welfare and technological strength; however, they do not always match with students' reasons for their application. This matching relationship between companies and students may lead to incompatibility in the screening stage and its solution is desired. In this study, we propose a model to analyze their matching relationship. We introduce a latent class model because it is considered that information specific to each company, how company appeals, and different preferences for each student are mixed in the background of the relationship. Also, we improve a parameter estimation algorithm in order to adopt cases which the target data structure is a co-occurrence of vectors. Finally, we demonstrate the analysis based on the proposed model by applying to a practical data.

    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年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

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    3
    被引用数
    (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年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

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    5
    被引用数
    (Scopus)

  • データの転送制御に基づいた分散型SVMの効率的な学習手法

    湯川 輝一朗, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   68 ( 2 ) 86 - 98  2017年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    <p>近年の情報技術の発展に伴い，大規模データを取り扱う方策の一つとして物理的に離れた場所に存在するデータベースへのデータの格納がある．このようにして分散保持されたデータから知識発見を行う手法として分散データマイニング (DDM) が注目されている．この手法の1つにForreroらによるConsensus Based Distributed Support VectorMachines(D-SVM) と呼ばれる手法が存在する．D-SVMは任意のネットワークモデルのもと，大域的なSVMのパラメータを学習することができるが，学習時の計算回数と通信コストが各データベースに保持されたデータの統計的特徴に影響を受けることが知られている．他方，ネットワークの構造として，例えば拠点間を相互にセキュアに接続することで互いの情報をやり取りするようなネットワーク構造を考えることができる．D-SVMのような任意のネットワークモデルに対応可能な手法よりも，このようなネットワーク構造のもとで効率的にSVMを学習することができれば実問題においても有用であるといえる．そこで本研究では，分散して存在するデータベース同士が互いに全て接続されているようなネットワーク構造を仮定し，データの転送制御に基づいたD-SVMの学習法を提案することで学習に必要な計算回数と通信コストを削減する手法を提案し，人工データ，ベンチマークデータを用いた評価実験によりその有用性を示す．</p>

    DOI CiNii

  • 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 遥, 後藤正幸

    経営システム   27 ( 2 ) 70 - 76  2017年07月  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    CiNii

  • 閲覧及び購買行動を同時に表現するアスペクトモデルによる購買予測手法の提案

    藤原直広, 三川健太, 後藤正幸

    経営情報学会誌   26 ( 1 ) 1 - 16  2017年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    CiNii

  • 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分析モデルの構築

    早川真央, 三川健太, 荻原大陸, 後藤正幸

    情報処理学会論文誌   58 ( 5 ) 1189 - 1206  2017年05月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    近年，多くの大学生は就職ポータルサイトを利用して就職活動を行うようになった．このような就職支援を行うサービスが充実していくとともに，多くの学生の属性情報と就職活動に関する行動履歴などの情報が蓄積され，その活用が望まれるようになっている．就職ポータルサイトの運営企業は，単に学生や企業に対して，就職活動のためのシステムを提供するだけでなく，大学に対しては就職活動ガイダンスのようなサービスも実施しており，そのような場で有用となる情報を分析して提供することも重要である．そのためのツールとして，就職活動終了時期の影響要因を分析するためのモデルは有用であり，過去の実績データに基づくモデル構築が望まれている．本研究ではまず，就職ポータルサイトの実データを様々な角度から分析することで，就職活動終了時期の要因分析モデル構築のための糸口を探求する．その結果より，推定精度を向上させるため，複数のワイブル分布を混合した混合ワイブル分布を導入する．また，学生の属性により，分布の形状が大きく変化することも明らかになったため，学生属性によって層別を行う層別木モデルを構築する．以上の組合せを行い，葉に混合ワイブル分布をあてはめた層別木モデルによる分析手法を提案し，実データを用いた実験により，本提案モデルが高い精度で就職活動終了時期を説明可能であることを示す．本研究で行った分析により，就職活動における新たな知識発見を行うことができ，今後の就職活動支援に有益な情報を提供可能である．Due to the increase of university students and recent recession, it is not an easy work for a university student to get a job in Japan. Recently, many students use internet portal sites for job hunting which help them to find suitable job offers easily. Under this background, various kinds of access log data of student users are now saved in a database and it is desirable to make use of such big data to support universities and students. The companies managing an internet portal site provide not only a web system on the internet but sevices such as a job hunting seminar for universities and students. Therefore, it is important for administrators of internet portal sites for job hunting to construct a model to analyze the relation between the finishing date of job hunting and influence factors. This study proposes a statistical model to analyze when job hunting is expected to be finished for each user. Because the period of job hunting may depend on the students' personality and the access pattern in a web site for job hunting, we show a statistical model estimated by using user's attributes and their access log data on a database. However a simple stochastic model cannot approximate the given empirical distribution. Therefore, a tree model with the mixed Weibull distribution is introduced to predict the pattern of finish of job hunting. Through a simulation experiment by using an actual data set, the effectiveness of the proposed predictive model is clarified.

    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年04月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年04月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • Distance metric learning based on different ℓ<inf>1</inf> regularized metric matrices in each category

    Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Proceedings of 2016 International Symposium on Information Theory and Its Applications, ISITA 2016     285 - 289  2017年02月

    　概要を見る

    The distance metric learning is the method to learn the distance metric from training data considering its statistical characteristics under the arbitrary constraints. To obtain the desirable distance metric, the optimization problem is solved. Most of the distance metric learning methods aim to gain the global optimal metric matrix. However there is a possibility that the global metric matrix cannot express the statistical characteristics of each category in detail. In addition, if the dimension of input data increase, the computational cost of calculating distance between data increases either. To avoid this problem, we adopt the way to use the l1 regularization to gain sparse metric matrix. By combining those, we focus on the way to deriving the plural metric matrices with a sparse structure in this study. To verify the effective ness of our proposed method, we conduct simulation experiments by using UCI machine learning repository.

  • A Bayes prediction algorithm for model class composed of several subclasses

    Masayuki Goto, Manabu Kobayashi, Kenta Mikawa, Shigeichi Hirasawa

    Proceedings of 2016 International Symposium on Information Theory and Its Applications, ISITA 2016     121 - 125  2017年02月

    　概要を見る

    The Bayes coding algorithm for the tree model class is an effective method calculating the prediction probability of appearing symbol at the next time point from the past data under the Bayes criterion. The Bayes optimal prediction is given by the mixture of all models in a given model class, and the Bayes coding algorithm gives an efficient way to calculate a coding probability. This algorithm is applicable to a general prediction problem with Time-series data. Although the Bayes coding algorithm assumes a class of Markov sources, other model classes can be useful for a real prediction problem in practice. For example, the data at the next time point may not always depend on the strict sequence of the past data. It can be possible to construct an efficient Bayes prediction algorithm for a model class on which the probability of the next symbol is conditioned by the cumulative number in a past data sequence. However, there is usually no way to previously know which model class is the best for the observed data sequence. This paper considers the method to mix the prediction probabilities given by the mixtures on different model subclass. If each calculation of the mixtures on subclasses is efficient, the proposed method is also sufficiently efficient. Based on the asymptotic analysis, we evaluate the prediction performance of the proposed method.

  • 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シンポジウム論文集   31   7 - 10  2017年

    DOI CiNii

  • 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シンポジウム論文集   31   73 - 76  2017年

    DOI CiNii

  • ラーニングアナリティクスに基づく次世代ICT教育モデル

    後藤正幸, 中澤 真, 梅澤克之, 藤原靖宏, 井田安俊, 岩村相哲

    経営システム   26 ( 3 ) 172 - 179  2016年10月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    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
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    2016 KIIE.

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  • A Study of Distance Metric Learning by Considering the Distances between Category Centroids

    Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Proceedings - 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2015   ( IEEE SMC2015 ) 1645 - 1650  2016年01月  [査読有り]

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    In this paper, we focus on pattern recognition based on the vector space model. As one of the methods, distance metric learning is known for the learning metric matrix under the arbitrary constraint. Generally, it uses iterative optimization procedure in order to gain suitable distance structure by considering the statistical characteristics of training data. Most of the distance metric learning methods estimate suitable metric matrix from all pairs of training data. However, the computational cost is considerable if the number of training data increases in this setting. To avoid this problem, we propose the way of learning distance metric by using the each category centroid. To verify the effectiveness of proposed method, we conduct the simulation experiment by using benchmark data.

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  • カテゴリ毎に異なる計量行列を用いた計量距離学習手法に関する一考察

    三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   66 ( 4 ) 335 - 347  2016年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    入力データの統計的特徴を考慮した距離計量を学習するための手法としてDistance Metric Learnig（以下，計量距離学習）が提案されている．計量距離学習では，適切な制約条件のもとで，繰り返し法による最適化問題を解くことにより最適な計量行列を学習する．しかしながら，一般的な計量距離学習手法では繰り返し毎に固有値分解を行うアルゴリズムを採用していることが多く，学習データの次元数が増加した場合には計算量が大幅に増加し，現実的な時間で最適解を得ることが難しい．また，これらの手法では学習データ全体に対し唯一の計量行列の存在を仮定しているため，学習データの統計的特徴を考慮することが難しいという問題点も存在している．これらの問題点を改善するため，本研究ではカテゴリ毎に複数の計量行列の存在を仮定し，その学習方法について提案を行う．各カテゴリの計量行列導出時にはカテゴリ間の特徴の差異を考慮した定式化を行うとともに繰り返し法を用いずに最適解を得る方法についても述べる．提案手法により得られた計量行列は各カテゴリの統計的特徴を保持していると考えられるため，これらの情報を活用したデータの分類方法についても提案を行う．提案手法の有効性を，低次元密なデータセット，ならびに高次元スパースなデータセットを用いることで示す．

    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年12月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

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    17
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  • 教師あり学習に基づくl1正則化を用いた計量行列の学習法に関する一考察

    三川健太, 小林 学, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   66 ( 3 ) 230 - 239  2015年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    データの統計的特徴を考慮した距離構造を学習する方法論としてメトリックラーニングが知られており，そのための様々な手法が提案されている．メトリックラーニングはマハラノビス距離におけるマハラノビス行列（以下，計量行列）を学習するための手法であるが，パラメータ数が入力データの次元数の2乗に比例することが知られている．加えて，学習に要するデータの数も同様に増加してしまうため，高次元データを用いた場合には非常に多くのデータを用意する必要がある．本研究では，計量行列のパラメータ数を減少させるための方法としてl1正則化に基づくアプローチを採用し，ADMM (Alternating Direction Method of Multiplier) を用いた最適な計量行列の導出方法を示す．提案手法を高次元，スパースなデータセット，ならびに低次元，密なデータセットそれぞれについて適用し，その有効性について示す．

    DOI CiNii

  • 会員ステージに着目した優良顧客・離反顧客の特徴分析

    酒井拓哉, 三川健太, 後藤正幸

    経営システム   25 ( 3 ) 182 - 187  2015年10月  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    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年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    Due to the development of information technologies, there is a huge amount of text data posted on the Internet. In this study, we focus on distance metric learning, which is one of the models of machine learning. Distance metric learning is a method of estimating the metric matrix of Mahalanobis squared distance from training data under an appropriate constraint. Mochihashi et al. proposed a method which can derive the optimal metric matrix analytically. However, the vector space for document data is normally very high dimensionally and sparse. Therefore, when this method is applied to document data directly, over-fitting may occur because the number of estimated parameters is in proportion to the square of the input data dimensions. To avoid the problem of over-fitting, a regularization term is introduced in this study. The purpose of this study is to formulate the regularized estimation of the metric matrix in which the optimal metric matrix can be derived analytically. To verify the effectiveness of the proposed method, document classification using a Japanese newspaper article is conducted.

    DOI

  • 評価と購買の両履歴データの学習による確率的潜在クラスモデルの推定精度向上に関する一考察

    大井貴裕, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   65 ( 4 ) 286 - 293  2015年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    近年，インターネット上の電子商取引サイトでは，ユーザの購買履歴や購買アイテムに対する評価履歴といった膨大なデータを活用したプロモーションが可能となり，特に各ユーザの嗜好や特性に合わせて自動で推薦を行う推薦システムのwebマーケティングツールとしての重要性が増してきた．このような推薦のための手法として，確率的潜在クラスモデルを用いた協調フィルタリング（以下，CF）がある．このモデルでは，顧客の商品への評価履歴を用い，未評価アイテムに対する評価値を予測することが可能である．しかし，現実世界のECサイト上での購買活動を考えると，商品を購入する利用者の大半は購入した商品に対する評価値をわざわざ投稿しない．また，頻繁に評価値情報を投稿する利用者も少数存在するが，このような利用者も全ての購入商品に対して評価値を付与するわけではない．このとき，商品アイテムが購入されたという履歴は残るものの，そのユーザがどの程度満足したかを表す評価値は得られないことになる．そこで本研究では，アスペクトモデルを用いたCFによる評価値予測問題を対象に，評価履歴データに加え，購買履歴データも同時に用いたパラメータ推定法を提案する．ベンチマークデータを用いた実験により，両履歴データを用いてパラメータを推定する本提案が，評価履歴のみを用いて学習を行う従来法に比べ推薦精度の面で優れていることを示す．

    DOI CiNii

  • Foreword: Special section on information theory and its applications

    Toshiyasu Matsushima, Manabu Kobayashi, Shiro Ikeda, Shogo Usami, Kenta Kasai, Shigeaki Kuzuoka, Hiroki Koga, Tetsuya Kojima, Masayuki Goto, Tatsumi Konishi, Hidetoshi Saito, Ryuichi Sakai, Mikihiko Nishiara, Ryo Nomura, Mitsuru Hamada, Masaya Fujisawa, Tetsunao Matsuta, Ryutaroh Matsumoto, Kazuhiko Minematsu, Kazushi Mimura, Hideki Yagi

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences   E97A ( 12 ) 2287  2014年12月

  • 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年12月  [査読有り]

    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   2014-January ( IEEE SMC2014 ) 1306 - 1311  2014年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

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  • Robustness of syndrome analysis method in highly structured fault-diagnosis systems

    Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

    Conference Proceedings - IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics   2014-January ( January ) 2757 - 2763  2014年10月  [査読有り]

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    F. P. Preparata et al. proposed a fault diagnosis model (PMC model) to find all fault units in the multicomputer system by using outcomes that each unit tests some other units. T. Kohda proposed a highly structured(HS) system and the syndrome analysis method(SAM) to diagnose from local testing results. In this paper, we introduce the maximum a posteriori probability algorithm(MAPDA) for the HS system in the probabilistic fault model. Analyzing the MAPDA, we show that the SAM is closer to the MAPDA as the fault probability becomes smaller. Finally, we show the robustness of the SAM in the HS system.

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    1
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  • A proposal of l<inf>1</inf> regularized distance metric learning for high dimensional sparse vector space

    Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Conference Proceedings - IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics   2014-January ( January ) 1985 - 1990  2014年10月  [査読有り]

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    In this paper, we focus on pattern recognition based on the vector space model with the high dimensional and sparse data. One of the pattern recognition methods is metric learning which learns a metric matrix by using the iterative optimization procedure. However most of the metric learning methods tend to cause overfitting and increasing computational time for high dimensional and sparse settings. To avoid these problems, we propose the method of l1 regularized metric learning by using the algorithm of alternating direction method of multiplier (ADMM) in the supervised setting. The effectiveness of our proposed method is clarified by classification experiments by using the Japanese newspaper article and UCI machine learning repository. And we show proposed method is the special case of the statistical sparse covariance selection.

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    1
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  • ネパールをフィールドとした大学生向け環境教育プログラムの実践と評価

    後藤正幸, マニタ・シュレスタ, 柳生修二, ブレンダ・ブッシェル

    環境教育   24 ( 1 ) 160 - 169  2014年07月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    DOI CiNii

  • 大規模テキストデータの分類体系化のための機械学習に基づく半自動分類法の提案

    下村 良, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   65 ( 2 ) 51 - 60  2014年07月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    近年の情報化により，企業は大量のテキストデータを蓄積可能となった．これらのデータからは様々な情報を抽出できる可能性があるため，データの効率的な分析手法が望まれている．これらのデータから情報を効率的に把握する方法としてその構造化が考えられ，既に様々な手法が提案されているが，全作業が人手によるため，その数が膨大な大規模テキストデータには適用できないという欠点がある．そこで本研究では，人手による分類手法に大規模テキストデータを扱う自動文書分類の技術を組み合わせ，大規模テキストデータの効率的な解析を支援する手法を提案する．また，ソフトウェア開発に関わる企業が保有する実データに適用し，その有効性を示す．

    DOI CiNii

  • プライバシー保護機能を持つ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

    日本経営工学会論文誌   65 ( 2 ) 78 - 88  2014年07月  [査読有り]

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    本稿ではプライバシー保護を目的とした回帰分析について扱う．これは複数のユーザがそれぞれ異なるデータを保持したもとで，それぞれの保持するデータを互いに公開，共有することなく，協力して全てのデータを用いた場合と同等の回帰分析を行うというものである．本稿ではまず，ユーザが2人の場合を想定し，2者が異なる属性に関するデータを保持しているもとで最小二乗推定量を分散計算する場合を考える．そのもとで，新たな分散計算プロトコルを提案し，プライバシーについてプロトコルの安全性を評価する．また，提案するプロトコルは繰り返し計算を行うため，数値実験によりプロトコルの繰り返し数についての評価を行う．さらに，収束回数を削減する修正プロトコルを提案し，多者間での分散計算への拡張も行う．

    DOI CiNii

  • 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 ( 4 ) 570 - 578  2014年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    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

  • 欠損値を含むデータのクラスタリングのためのRandom Forestを用いた類似度算出法

    真田祐希, 大井貴裕, 石田 崇, 後藤正幸

    電子情報通信学会論文誌D   J97-D ( 1 ) 239 - 243  2014年01月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    本論文では,欠損値を含む多変量データから,クラスタリングのための類似度行列を生成する方法について検討する.ランダムに縮退させた部分完全データ行列を生成し,ランダムフォレストを用いて類似度を算出する操作を繰り返して混合する方法を示す.

    CiNii

  • 因果関係の可視化を考慮したベイジアンネットワークのベイズ最適な予測法

    竹山湧祐, 石田 崇, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   64 ( 3 ) 399 - 408  2013年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • ベイズ符号化法によって推定される木情報源の類似度を用いた自動文書分類

    岩間大輝, 石田 崇, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   64 ( 3 ) 438 - 446  2013年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    本論文では，データ圧縮手法の一つであるベイズ符号化法を利用した自動文書分類手法を提案する．ベイズ符号化法は有限長のデータ系列に対してベイズ最適性を保証したデータ圧縮手法である．データ圧縮を用いた文書分類手法は辞書式のZIPフォーマットを用いた手法や，統計型のContext Tree Weighting (CTW) 法を用いた手法が提案されている．これらの手法ではあらかじめ個々の文書に対してデータ圧縮処理を行い，その圧縮率を用いて文書間の類似度を測り分類を行う手法である．一方，本手法ではベイズ符号化法がデータを圧縮する際に情報源の確率構造を陽に推定し，副次的にその確率構造を出力が可能であることを利用する．個々の文書ごとに推定された確率構造を用い，それらの距離によって文書同士の類似度を測ることにより文書分類を行う．さらに提案手法を著者判定の文書分類問題に適用し，その有効性を示す．

    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年09月  [査読有り]

  • エージェントベースシミュレーションによる確率潜在空間モデルを用いた推薦システムの評価

    井沢祐介, 三川健太, 後藤正幸

    経営情報学会誌   22 ( 2 ) 95 - 106  2013年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    CiNii

  • 未観測カテゴリーを含む文書データの自動分類手法に関する研究

    荒川貴紀, 三川健太, 後藤正幸

    電子情報通信学会論文誌D   J96-D ( 8 ) 1956 - 1959  2013年08月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    本研究では,学習データ中に全く現れなかった未知のカテゴリー(未観測カテゴリー)の文書が出現するような状況での文書分類問題を対象とし,確率モデルに基づいた新しい分類手法を提案する.

    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年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 経営工学における経営情報分野の研究領域と将来可能性

    後藤正幸

    経営システム   23 ( 1 ) 48 - 57  2013年04月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者

  • 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年09月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

  • 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年03月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • 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

    電子情報通信学会論文誌D   Vol.J94-D ( No.11 ) 1888 - 1898  2011年11月  [査読有り]

    　概要を見る

    遺伝的アルゴリズムによる最適化問題の解法において,解(個体)の評価値が明示的に定式化できないとき,ユーザが直接解の評価を繰り返すことにより最適解を得ようとする対話型進化計算(IEC)が知られている.IECの研究は盛んに行われているが,デザインの良し悪しのように,対象の多くは評価関数が全く定式化できない場合を想定していることが多い.しかし,明示的な評価関数が存在するが,そのパラメータがユーザによって異なる場合においてもIECが有効であると考えられる.そこで,本研究では評価関数が個別評価値の線形和で表され,それらの重要度がユーザによって異なる場合の対話型遺伝的アルゴリズムを提案する.観光スケジュール作成問題などの実問題に適用して本手法の有効性を示す.

    CiNii

  • A proposal of extended cosine measure for distance metric learning in text classification

    Kenta Mikawa, Takashi Ishida, Masayuki Goto

    Conference Proceedings - IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics   ( IEEE SMC2011 ) 1741 - 1746  2011年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    This paper discusses a new similarity measure between documents on a vector space model from the view point of distance metric learning. The documents are represented by points in the vector space by using the information of frequencies of words appearing in each document. The similarity measure between two different documents is useful to recognize the relationship and can be applied to classification or clustering of the data. Usually, the cosine similarity and the Euclid distance have been used in order to measure the similarity between points in the Euclidean space. However, these measures do not take the correlation among words which appear in documents into consideration on an application of the vector space model to document analysis. Generally speaking, many words which appear in documents have correlation to one another depending on the sentence structures, topics and subjects. Therefore, it is effective to build a suitable metric measure taking the correlation of words into consideration on the vector space in order to improve the performance of document classification and clustering. This paper presents a new effective method to acquire a distance measure on the document vector space based on an extended cosine measure. In addition, the way of distance metric learning is proposed to acquire the proper metric from the view point of supervised learning. The effectiveness of our proposal is clarified by simulation experiments for the text classification problems of the customer review which is posted on the web site and the newspaper article. © 2011 IEEE.

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    20
    被引用数
    (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年04月  [査読有り]

  • Leadership for sustainable society: A transformative learning approach

    Brenda Bushell, Masayuki Goto

    Procedia - Social and Behavioral Sciences   29   1244 - 1250  2011年

    　概要を見る

    Over the past several decades the international community has identified education and capacity building as critical components in helping to shift societies toward sustainable development in a global context. However, despite calls for fostering curriculum design around education for sustainability, colleges and universities have been slow to formulate ideas and approaches to teaching. This paper introduces a collaborative educational partnership which attempts to weave in the various components connected to education for sustainability. Transformative learning theory is used together with other frameworks to guide the program and evaluate the learning outcomes of students. © 2011 Published by Elsevier Ltd.

    DOI

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    4
    被引用数
    (Scopus)

  • 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年  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • 食材宅配サービスにおける配送効率向上モデルに関する一考察

    鈴木美保, 富田智恵, 後藤正幸, 増井忠幸

    経営情報学会誌   19 ( 3 ) 235 - 258  2010年12月  [査読有り]

    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年10月  [査読有り]

    DOI

  • 高次元ベクトル空間モデルによるテキスト分類問題について −分類性能と距離構造の漸近解析−

    後藤正幸, 石田 崇, 鈴木 誠, 平澤茂一

    日本経営工学会論文誌   61 ( 3 ) 97 - 106  2010年08月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    　概要を見る

    近年,インターネットの普及により膨大なテキストデータからの知識発見を扱うテキストマイニングの技法が注目されている.本研究では,テキストマイニングが取り扱う問題の中でも,特に文書分類の問題を取り上げ,形態素解析後の単語の出現分布としてある確率モデルのクラスを仮定し,文書分類の性能,並びに分類に用いられる距離について漸近的な分析を行う.一般に,文書分類に不必要な単語の混入を完全に排除することは難しく,様々な重要単語の重み付け法などが提案されている.本論文で扱う最初の問題は,このような分類に不必要な単語が混入することが,文書分類に与える性能劣化の程度を把握することである.さらには,単語の出現頻度に基づく文書分類においては,個々の単語の生起頻度は少なく,多くの単語の頻度がゼロとなってしまうというスパースネスの問題がある.すなわち,このベクトル空間上で一つの文書を表す点は,ゼロを多くの要素に持つベクトルで表現される.しかし,「このような状況で,文書同士の距離による分類がある程度の分類性能を示すのは何故か」という疑問については依然として経験的な解釈が与えられているのみである.その理論的根拠を与えるため,本稿では,各要素の出現頻度を有限に保ったまま,次元数を無限大とする新たな漸近論の概念を導入することにより,スパースな文書ベクトル間の距離について解析的な性能を示す.

    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年04月

    CiNii

  • サイバー・ネパールプロジェクトによるマルチメディア環境教育コンテンツの開発

    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年04月

    CiNii

  • Webサーチエンジンを用いたブランドイメージ測定手法に関する一考察

    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年04月

    担当区分：最終著者

    CiNii

  • プロ野球を対象とした顧客ロイヤルティ向上要因に関する研究

    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年04月

    担当区分：最終著者

    CiNii

  • 顧客ロイヤルティ構造図に基づく重要要因の定量化手法に関する研究

    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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI

  • 知的構造化と特徴分析に基づくアフィリエイトサイト構築支援に関する研究

    斉藤倫克, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   59 ( 2 ) 145 - 154  2008年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年04月

    担当区分：最終著者

    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年04月

    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年04月

    担当区分：最終著者

    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年04月

    担当区分：最終著者

    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年02月

    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年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    DOI

  • テキストデータに基づく顧客ロイヤル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

    日本経営工学会論文誌   58 ( 3 ) 182 - 192  2007年08月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年06月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    　概要を見る

    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年04月

    担当区分：最終著者

    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年04月

    担当区分：最終著者

    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年04月

    担当区分：最終著者

    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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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年12月  [査読有り]

    DOI

    Scopus

    3
    被引用数
    (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年10月

    担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者

    CiNii

  • UMLに基づく物流情報モデルの構造分析手法に関する一考察

    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年08月  [査読有り]

    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年07月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

  • Kathmandu: Women Tackle Solid Waste Management

    Brenda Bushell, Masayuki Goto

    Women & Environment, Women and Urban Sustainability   No.70/71   60 - 62  2006年05月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年04月

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年04月

    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年04月

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年02月

  • 次世代ロジスティックスのための物流情報システムに関する一考察

    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年02月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    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年12月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年05月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    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年05月  [査読有り]

    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年04月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年04月

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年04月

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年03月  [招待有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年02月

    担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者

    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年11月  [査読有り]

    J-GLOBAL

  • 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年11月  [査読有り]

    J-GLOBAL

  • Representation method for a set of documents from the viewpoint of Bayesian statistics

    Masayuki Goto, Takashi Ishida, Shigeichi Hirasawa

    Proceedings of the IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics   5 ( SMC2003 ) 4637 - 4642  2003年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    　概要を見る

    In this paper, we consider the Bayesian approach for representation of a set of documents. In the field of representation of a set of documents, many previous models, such as the latent semantic analysis (LSA), the probabilistic latent semantic analysis (PLSA), the Semantic Aggregate Model (SAM), the Bayesian Latent Semantic Analysis (BLSA), and so on, were proposed. In this paper, we formulate the Bayes optimal solutions for estimation of parameters and selection of the dimension of the hidden latent class in these models and analyze it's asymptotic properties.

    DOI

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

    Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences   E86-A ( 10 ) 2517 - 2525  2003年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    　概要を見る

    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年10月  [招待有り]

    担当区分：最終著者

    CiNii

  • 製品切替えにおける生産・販売の統合的意思決定モデルの研究

    森雅俊, 後藤正幸

    日本経営工学会論文誌   54 ( 1 ) 27 - 35  2003年04月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    DOI CiNii

  • On universality of both Bayes codes and Ziv-Lempel codes for sources which emit data sequence by block unit

    Takashi Ishida, Masayuki Gotoh, Shigeichi Hirasawa

    Electronics and Communications in Japan, Part III: Fundamental Electronic Science (English translation of Denshi Tsushin Gakkai Ronbunshi)   86 ( 1 ) 58 - 69  2003年

    　概要を見る

    Ziv-Lempel (ZL) codes and Bayes codes are typical universal codes. An improved algorithm of the ZL code is widely used in compression software. On the other hand, practical use of Bayes codes is difficult due to the large amount of computation needed. However, a realizable algorithm in terms of computation effort has been constructed for the FSMX model group [9]. In this paper, an information source generating a sequence by word units is assumed as a model that can represent the probabilistic structure of actual data such as text data. The asymptotic compression performance of both codes is analyzed and evaluated for the information source class (information source for the block unit) with a constant (fixed) word length. As a result, it is found that Bayes code cannot directly be universal as a coding algorithm for symbol units. On the other hand, the ZL78 code can be directly universal. Also, a configuration method for the Bayes coding method is given for an information source with a block unit.

    DOI

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    2
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    (Scopus)

  • 重み付き最小二乗法を用いたAHPのウエイト推定法に関する研究

    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年12月  [査読有り]

    DOI

  • ブロック単位で系列を出力する情報源に対するベイズ符号とZiv-Lempel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

    電子情報通信学会論文誌 A   J84-A ( 9 ) 1167 - 1178  2001年09月  [査読有り]

    　概要を見る

    代表的なユニバーサル符号として, Ziv-Lempel(ZL)符号とベイズ符号がある.ZL符号はその改良形アルゴリズムが実際の圧縮ソフトウェアとして広く用いられている.一方ベイズ符号は一般に計算量が多く実用化が困難であるが, FSMXモデル族[9]に対しては計算量的にも実現可能なアルゴリズムが構成されている.本論文では, テキストデータなど実際のデータの確率構造を表現できるモデルとして単語単位で系列を出力する情報源を仮定し, 単語長が一定(固定)の情報源クラス(ブロック単位の情報源)に対する両符号化の漸近的な圧縮性能について解析・評価を行う.その結果, この情報源クラスに対するシンボル単位の符号化アルゴリズムについて, ベイズ符号はそのままではユニバーサルとならないが, ZL78符号についてはそのままでユニバーサルとなることを明らかにする.また, ブロック単位の情報源に対するベイズ符号化法の構成法を与える.

    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年03月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    DOI

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    7
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    (Scopus)

  • A study on difference of codelengths between codes based on MDL principle and bayes codes for given prior distributions

    Masayuki Gotoh, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

    Electronics and Communications in Japan, Part III: Fundamental Electronic Science (English translation of Denshi Tsushin Gakkai Ronbunshi)   84 ( 4 ) 30 - 40  2001年

    　概要を見る

    The principle of the Minimum Description Length (MDL) proposed by J. Rissanen provides a type of structure for the model estimation based on probabilistic model selection allowing minimization of the codelength. On the other hand, the use of Bayes codes makes it possible to find a coding function from a mix of probabilistic models without specifying any concrete model. It has been pointed out that codes based on the MDL principle (MDL codes) are closely related to Bayes theory because in the definition of the description length of the probabilistic model, an unknown prior distribution is assumed. In this paper, we apply asymptotic analysis to the codelength difference between the MDL codes and Bayes codes, including cases of different prior distributions. The results of the analysis clearly show that in the case of discrete model families, codes having a high prior distribution in true models (that is, the models for which an advantageous prior distribution is assumed) are favorable, but in the case of parametric model families, Bayes codes have shorter codelength than the MDL codes even in the cases of advantageous prior distribution assumed for the MDL codes. © 2000 Scripta Tech-nica.

    DOI

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  • ベイズ決定理論に基づく統計的モデル選択の選択誤り率に関する解析

    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年06月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    　概要を見る

    本稿では, ベイズ決定理論に基づくモデル選択の漸近的性質について考察する.まず, モデル選択問題をベイズ決定理論に基づいて定式化する.その際, より現実的問題に対応できる形の一般的な損失関数を導入する.さらに, 一般的なモデル族を仮定して, この選択方法の選択誤り確率について, その上界の解析を試みる.

    DOI CiNii

  • 損失関数を考慮した拡張事後密度の漸近正規性

    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年06月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    　概要を見る

    漸近正規性は統計的推測における本質的な性質である.例えば, J.Rissanenは最ゆう推定量の漸近正規性のもとで, ユニバーサル符号化, ユニバーサル予測, ユニバーサルモデル化に関する重要な性質を導いている.本論文では, 損失関数を考慮した場合のパラメータの拡張事後密度を定式化する.従来, ベイズルールに基づく事後確率密度や拡張確率的コンプレキシティ(ESC)のための拡張事後密度が示されているが, 本論文で定義する拡張事後密度は, 損失に対し単調減少, 事前確率に対し単調増加のみを仮定しただけの密度関数である.更に, 漸近正規性のために必要な密度関数のもつべき条件を示す.これにより漸近正規性という観点から, 損失関数を考慮した場合の拡張事後密度として望ましい形が再認識される.本論文で議論する拡張事後密度の漸近正規性は, 確率測度の法則収束の意味とは異なるが, 適当な条件のもとでベイズ事後確率密度が漸近正規性を満たすことが知られているように, 本質的な性質といえる.本論文ではこの漸近正規性がいくつかの重要な結果を導くことを示す.

    CiNii

  • 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

    日本経営工学会誌   51 ( 1 ) 59 - 69  2000年04月  [査読有り]

    　概要を見る

    本報では, 線形回帰モデルを用いた予測問題において, 計算量を抑えた近似ベイズ最適な予測アルゴリズムを提案する.近年, 線形回帰モデルの推定方法として, 統計的モデル選択が幅広く研究され, 予測問題に応用されている.しかし, 選択されたモデルに予測値が大きく依存することから, モデルによっては, 予測の精確さが悪くなるという問題を含んでいる.そこで本報ではまず, 線形回帰モデルを用いた予測問題に限定した場合, ベイズ決定理論を導入し, 複数のモデルの混合モデルを用いて予測を行うことが, 平均損失最小となることを示す.しかし, 混合モデルの計算複雑となるため, 漸近近似的に計算量を抑えた予測法の提案を行う.シミュレーション実験の結果から, 提案予測法は, 精度・真度ともに, 従来法と比較して, より有効であることが明らかとなった.

    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   E82-A ( 10 ) 2129 - 2134  1999年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    　概要を見る

    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.

  • 在庫量・発注量変動により発生するコストを制御する定期発注方式に関する研究

    西島 淳, 後藤正幸, 俵 信彦

    日本経営工学会誌   50 ( 4 ) 207 - 215  1999年10月  [査読有り]

    　概要を見る

    生産-在庫システムにおいては, 安全在庫量低減のため期末在庫量変動を低く抑え, 生産水準安定のために発注量変動をも低く抑えることが重要である.このことから, 期末在庫量・発注量変動を期末在庫量・発注量分散として捉え, この両分散を制御する生産-在庫システムの研究がなされている.しかし, 期末在庫量が変動することにより, 安全在庫量分の在庫保管費用や品切れ損失費用などが余計に発生すると考えられ, また, 発注量が変動すると生産量が変動することになり, 増産体制を敷いて生産を行うための費用や, 遊休損失費用などが発生してくるといえることから, 本来評価関数はこれらのコストの関数となるべきと考えられる.よって本稿において, "有色雑音を持つ確率システムに対する最適制御則を導入した定期発注方式"において重み付け係数を適正に決定することで, 期末在庫量・発注量変動により発生するコストの最小化が可能であることを示す.

    DOI CiNii

  • 順序カテゴリカルデータ解析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

    日本経営工学会誌   50 ( 3 ) 163 - 170  1999年08月  [査読有り]

    　概要を見る

    本研究では, 分割表の各セルの母数を推定する問題について, 一つの仮説(モデル)に基づいて推定するのではなく, 考えられる複数のモデルの混合モデルを用いて推定する方法を提案する.一般的な分割表の母数推定の方法は, 採択された仮説, 選ばれたモデルに基づいて推定するものであるが, 一つのモデルの下で推定するということは, データ数が少ないときには推定精度が安定していない可能性がある.他方, 目的が次に出現するデータの予測である場合には, ベイズ最適な予測はすべてのモデルの混合モデルによって与えられるという研究がなされており, 母数の推定においても, モデルを一つに絞るという制約から抜けて推定した方が有効であると考えられる.そこで, まず分割表の各セルに仮定する確率分布が二項分布である場合を取り上げ, ベイズ最適なデータの予測と母数の推定が混合モデルによって与えられることを示す.さらに母数の推定に関して, 事前分布にベータ分布を仮定した推定式を提案する.シミュレーション実験の結果, 提案した推定式は, 推定誤差の点では従来法よりもデータ数の少ないときには有効であるということがわかった.

    DOI CiNii

  • 事前分布が異なる場合のMDL原理に基づく符号とベイズ符号の符号長に関する解析

    後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

    電子情報通信学会論文誌 A   J82-A ( 5 ) 698 - 708  1999年05月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

  • マルコフ情報源に対し誤り伝搬を抑える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

    電子情報通信学会論文誌 A   J82-A ( 5 ) 736 - 741  1999年05月  [査読有り]

    　概要を見る

    本論文では, 確率構造が既知であるマルコフ情報源に対するVF符号について考察する. 通常, 状態遷移確率を符号化に使用すると圧縮レートは高いが誤り伝搬の制御などのVF符号のいくつかの長所を失ってしまう. 一方, 誤り伝搬を抑えると圧縮レートが劣化する. 本論文では誤り伝搬を抑える方法を提案し, この方法によって生じる冗長度と復号誤り率を示す.

    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年04月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    DOI

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    1
    被引用数
    (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   E81-A ( 10 ) 2123 - 2132  1998年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

  • 発注サイクル期間の異なるPush型生産システムとPull型生産システムの発注量・在庫量変動に基づく特性解析

    加藤宏幸, 後藤正幸, 俵 信彦

    日本経営工学会誌   49 ( 3 ) 127 - 134  1998年09月  [査読有り]

    　概要を見る

    従来, Push型生産システムとPull型生産システムの特性比較において, 両方式の発注サイクル期間は同じ時間として仮定されている.しかし, 発注サイクル期間は実際には異なっている.この発注サイクル期間が異なる場合を考慮した需要モデルを構築できれば, 両方式本来の発注サイクル期間の下で特性比較が可能となる.本稿では, まず在庫量・発注量変動を評価基準とし, 両方式の発注サイクル期間を同一として扱った場合の特性比較を行う.そして, 次にPull型の発注サイクルに対してPush型がτ(τ≧1)倍のサイクルで発注を行うモデルを構成することにより, 発注サイクル期間が異なる場合の両方式の特性比較を行う.その結果, 需要の自己相関が強い場合には両変動が同等となるτが大きくなるが, 自己相関が弱い場合にはこのτは2以下になってしまうことを明らかとした.

    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 ) 417  1998年08月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    DOI

    Scopus

  • A generalization of B. S. Clarke and A. R. Barron's asymptotics of bayes codes for FSMX sources

    Masayuki Gotoh

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences   E81-A ( 10 ) 2123 - 2132  1998年

    　概要を見る

    SUMMARY We shall generalize B. S. Clarke and A. R. Barren'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.

  • 共役勾配法の探索効率向上法に関する一考察

    吉田隆弘, 後藤正幸, 俵 信彦

    日本経営工学会誌   48 ( 5 ) 257 - 263  1997年12月  [査読有り]

    　概要を見る

    ニューラルネットワークのバックプロパゲーション学習(以下BP学習)に共役勾配法を適用することにより, ある程度の高速化が達成できると報告されている.しかし, 共役勾配法は高速である反面, 初期値に依存するという不安定さを合わせ持つ.また, 従来の共役勾配法を適用したBP学習は再出発までの学習回数を一定に設定しているため, 二次近似の精度が良くない場合でも再出発までの学習回数に達するまで探索をそのまま続けているので, 学習の効率が悪くなるという問題もある.そこで, 本研究では, 二次近似の精度を各探索点で評価することにより再出発の必要性の有無の判定を行い, 適応的に近似範囲を調整する改良型共役勾配法を提案する.

    DOI CiNii

  • 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

    電子情報通信学会誌 D-II   80 D-II ( 7 ) 1919 - 1928  1997年07月  [査読有り]

  • 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 ) 403  1997年06月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    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年06月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    　概要を見る

    生産-在庫システムでは, 在庫量と発注量をともに制御する発注システムの研究が重要である.この問題に対して最適な発注システムを構成し, 同時に需要系列の変化への対処, 多段階への拡張を考えると, 最適制御理論による定式化が必要である.このためには自己相関をもつ需要系列に対して, 最適制御則を構成しなければならない.一方, 最適レギュレータは雑音の白色性を仮定しており, 有色雑音をもつシステムの最適制御則は厳密に研究されておらず, このような有色雑音に対する最適制御則を定式化することは, 工学的に意味がある.そこで, 本稿ではまず, 有色雑音の存在する線形システムの有限時間の最適制御則を定式化し, 定常解へと拡張する.さらに, この制御系を単一品目, 単一工程の生産-在庫システムに適用して, 最適な発注システムを構成する.

    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年04月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

  • 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年02月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年02月  [査読有り]

    DOI

  • A formulation by minimization of differential entropy for optimal control system

    Masayuki Gotoh, Nobuhiko Tawara

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences   E79-A ( 4 ) 569 - 575  1996年

    　概要を見る

    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) ≦ 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.

  • 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年06月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    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年04月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    DOI

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書籍等出版物

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講演・口頭発表等

  • 保険サービス企業における顧客苦情申出と対応内容の関連性分析 ～ トピックモデルに基づくアプローチ

    笹野 朋子, 山極 綾子, 後藤 正幸, 池田 浩士, 大野 高裕

    日本経営工学会2024年秋季大会  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • ゼロショットの画像セグメンテーションにおける輪郭鮮明化について

    永見 陽輝, 桜井 洸介, 阿部 太一, 山極 綾子, 後藤 正幸

    日本経営工学会2024年秋季大会  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 階層分類モデルを導入したTransNetに基づくレビューを用いた推薦モデルの提案

    澤永 遥加, 大岩 将, 鈴木 一央, 宮崎 凜, 楊 添翔, 後藤 正幸

    日本経営工学会2024年秋季大会  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 商品階層を自動構造化するトピックモデルの提案と小売販売データ分析への適用

    藤田 柊子, 清水 良太郎, 後藤 正幸

    日本経営工学会2024年秋季大会  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 表形式データの自己教師あり学習モデルを対象とした効果的なデータ拡張法

    朝海 柊, 長命 祥吾, 藤原 大喜, 阪井 優太, 後藤 正幸

    日本経営工学会2024年秋季大会  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 自然言語形式で記録されたカスタマーサービスデスクへの顧客問い合わせデータの分析モデルに関する研究

    水谷美穂, 山極綾子, 池田浩士, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • ミリ波レーダーで観測された点群データに基づく日常生活活動の識別モデル

    布目悠人, 阪井優太, 山極綾子, 新井俊宏, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 顧客の閲覧頻度と嗜好多様性を考慮したクラスタリングモデル

    松岡龍汰, 阪井優太, 山下 遥, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • ユーザ嗜好の理解度に基づくコンテンツ探索に関するオフライン評価指標の提案

    石井達也, 楊 添翔, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 登記データの機械学習に基づく不動産売買動向分析に関する一考察

    渡邊真己子, 山極綾子, 清水良太郎, 後藤正幸, 大江洋治郎

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 大規模言語モデルと拡散モデルの統合による表形式データ生成手法の提案

    磯村時将, 清水良太郎, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • レシピの制約を考慮した代替食材発見手法の提案

    清水 成, 山極綾子, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 不均衡な結果変数を伴う中古ファッションアイテムのフラッシュセールにおけるCATE推定

    木村恵悟, 阪井優太, 佐々木北都, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • オムニチャネルマーケティングにおけるEC新規利用促進のためのデータ駆動型ターゲティング手法

    阿部太一, 山極綾子, 楊 添翔, 恩藏直人, 守口 剛, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • データ選択を用いた中古スマートフォンの価格予測モデルの提案

    森川卓哉, 阪井優太, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 大規模ソースデータの選択的活用によるターゲットモデルの精度向上に関する研究

    三好観悠, 清水良太郎, 宋 林シン, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 点群データの異常スコア系列を活用した転倒識別フレームワーク

    泓 亜由乃, 山極綾子, 新井俊宏, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 継続的メール配信の影響を考慮したメール開封要因分析モデル

    阪井優太, 清水良太郎, 後藤正幸

    日本計算機統計学会第38回シンポジウム  

    発表年月： 2024年10月

    開催年月：
    2024年10月
    　
    　

  • 反転形式の多大学連携型カンファレンスに基づくデータサイエンス教育モデルとその効果

    後藤正幸, 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, 田畑智章, 三川健太, 山下 遥, 楊 添翔, 山極綾子, 阪井優太, 小林 学, 谷口卓也, 吉田 玄

    日本教育工学会2024年秋季全国大会  

    発表年月： 2024年09月

    開催年月：
    2024年09月
    　
    　

  • ネパールをフィールドとした学生主体の国際協働教育プログラムの実施とその評価に関する研究

    山下 遥, シュレスタ マニタ, 杉原真晃, 後藤正幸

    日本教育工学会2024年秋季全国大会  

    発表年月： 2024年09月

    開催年月：
    2024年09月
    　
    　

  • 大学生による主体的・協働的インストラクショナルデザイン：ネパールの小学生向けのワークショップづくり

    杉原真晃, 佐々木妃奈, 川本結月, 清水ひまり, 須賀 瞳, 木内千櫻, シュレスタ マニタ, 後藤正幸

    日本教育工学会2024年秋季全国大会  

    発表年月： 2024年09月

    開催年月：
    2024年09月
    　
    　

  • 決定木と信頼上界を用いた文脈付きバンディットアルゴリズム手法の提案

    大岩 将, 阿部 太一, 木村 恵悟, 鈴木 佐俊, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • 不確実性が高い事象の確率的予測と解釈を可能とするGaussian-SAINTの提案

    更家 崚介, 磯村 時将, 清水 良太郎, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • Twin-G NeuMF：ノイズに頑健なNeural Matrix Factorizationの改良モデル

    長命 祥吾, 松岡 龍汰, 清水 成, 楊 添翔, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • 大規模画像言語モデルを用いた領域埋め込みによる画像分類手法に関する一考察

    櫻井 洸介, 石井 達也, 清水 良太郎, 宋 林鑫, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • One Dimensional-CNNとデータ拡張に基づくセンシング点群データからの動作識別モデル

    鈴木 一央, 水谷 美穂, 山田 晃輝, 山極 綾子, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • 一対比較DNNに基づく商品画像評価値推定における評価者の主観差の分析

    山極 綾子, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動の多様性を考慮した顧客分析手法の提案

    藤原 大喜, 森川 卓哉, 山極 綾子, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • 異なる粒度が混在する教師データに適応した階層型マルチラベル分類モデル

    宮島 健悟, 布目 悠人, 阪井 優太, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • トピックモデルと品質要素分類に基づく単語観点でのユーザレビュー分析手法

    小笠原 のりこ, 泓 亜由乃, 山極 綾子, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • プロンプト学習を用いた複数ドメイン適応画像言語モデルの精度向上法

    高 振宇, 山極 綾子, 後藤 正幸

    第38回人工知能学会全国大会（JSAI2024）  

    発表年月： 2024年05月

    開催年月：
    2024年05月
    　
    　

  • マルチタスク学習に基づく極端な気象タグの予測アルゴリズムに関する一考察

    天野 智貴, 清水 良太郎, 後藤 正幸, 吉開 朋弘

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年12月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • クエリ指向要約モデルを用いたレビュー分析手法に関する一考察

    中村 太祐, 阪井 優太, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年12月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • 施策効果の高い顧客グループの特定を目的とした機械学習に基づく実験計画手法

    中村 友香, 山極 綾子, 佐々木 北都, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • 機械学習に基づく複数種類のクーポン配布施策の実験計画および効果検証モデル

    米田 安希子, 清水 良太郎, 桜井 詩音, 川田 心, 山下 遥, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • Self- and Semi-Supervised Learning に基づく行動履歴データに対する分析モデルにおける一考察

    竹内 瑞生, 阪井 優太, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • 重要度サンプリングを用いた敵対的反事実回帰モデルの提案

    今福 太一, 阪井 優太, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • 機械学習に基づく中古スマートフォン端末の将来価格予測モデルに関する一考察

    増田 雅樹, 山極 綾子, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • 角度に基づいた高次元データ可視化手法に関する一考察

    阪井 優太, 三川 健太, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • 求人データに対する適切な職種情報付与のためのラベル修正アルゴリズム

    山田 晃輝, 山極 綾子, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • 宿泊施設を対象としたBERTと自動翻訳に基づく多言語レビューの埋め込み表現モデル

    森本 貫太, 楊 添翔, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • 顧客の嗜好と商品画像特徴量の関係性を推定する新たな潜在クラスモデルの提案

    土屋 希琳, 清水 良太郎, 後藤 正幸

    第46回情報理論とその応用シンポジウム (SITA2023)  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    -
    2023年12月

  • Neural Matrix Factorization に基づく予測モデルの汎化性能の改良に関 する一考察

    長命祥吾, 松岡龍汰, 清水成, 楊添翔, 後藤正幸

    日本計算機統計学会 第37回シンポジウム（宮崎県宮崎市）  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    　
    　

  • 領域埋め込みを用いた画像言語モデルによる未観測ドメインの画像分類手法の 提案

    櫻井洸介, 石井達也, 清水良太郎, 宋林鑫, 後藤正幸

    日本計算機統計学会 第37回シンポジウム（宮崎県宮崎市）  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    　
    　

  • 評価値との関連に着目した商品レビュー分析のための感情語抽出手法

    小笠原のりこ, 泓亜由乃, 山極綾子, 後藤正幸

    日本計算機統計学会 第37回シンポジウム（宮崎県宮崎市）  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    　
    　

  • 埋込空間を利用した顧客の購買行動とレビューの分析

    布目悠人, 阪井優太, 後藤正幸

    日本計算機統計学会 第37回シンポジウム（宮崎県宮崎市）  

    発表年月： 2023年11月

    開催年月：
    2023年11月
    　
    　

  • 明示的評価を用いた埋め込み表現によるクラスタリング手法

    水谷 美穂, 山極 綾子, 後藤 正幸

    日本経営工学会 2023年秋季大会  

    発表年月： 2023年10月

    開催年月：
    2023年10月
    　
    　

  • 外部ドメインデータを用いた転移学習のための効率的なデータ選択に関する研究

    三好観悠, 清水良太郎, 宋林鑫, 後藤正幸

    日本経営工学会 2023年秋季大会  

    発表年月： 2023年10月

    開催年月：
    2023年10月
    　
    　

  • 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

    情報処理学会研究報告，研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）  

    発表年月： 2023年06月

  • 段階的パフォーマンス向上を目的とした人事評価データ分析

    浅野正和, 山極綾子, 後藤正幸

    経営情報学会 2023年度年次大会  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • 主幹電力データからの家電製品の時系列状態推定モデル

    鈴木佐俊, 小林 学, 後藤正幸

    経営情報学会 2023年度年次大会  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • ファッション特有の曖昧な表現を解釈する Fashion Intelligence System の応用と今後の展開

    清水 良太郎, 斎藤侑輝, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • 抽象的な商品情報を学習したCVAEに基づく商品画像生成モデルの提案

    泓 亜由乃, 増田雅樹, 浅野正和, 山極綾子, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • レビュー文データを対象としたBERTとSHAPによる評価値向上要因分析モデル

    渡邊 真己子, 山田晃輝, 清水 良太郎, 鈴木佐俊, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • 機械学習に基づく中古スマートフォン製品の価格要因分析モデル

    森川卓哉, 竹内瑞生, 阪井優太, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • FT-Transformerの精度向上と効率化に関する―考察

    磯村時将, 天野智貴, 清水 良太郎, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • ドメイン適応の精度向上と計算量削減を両立するデータ選択型敵対的訓練手法

    木村恵悟, 中村太祐, 阪井優太, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • ユーザの潜在的な購買意欲を考慮した機械学習に基づくクーポン配布施策の効果検証モデル

    米田 安希子, 清水 良太郎, 桜井詩音, 川田 心, 山下 遥, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • 顧客と商品の補助情報を考慮したAttention機構付きEmbeddingモデルによる顧客特性分析

    石井達也, 土屋希琳, 楊 添翔, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • アウトカム変数に与える各特徴量の影響度に基づく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

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • 順序関係のある複数の暗黙的評価を活用したNCRモデルによる推薦モデルに関する一考察

    松岡龍汰, 米田 安希子, 山下 遥, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • ロジスティック回帰モデルにおける統計的決定理論に基づく選択バイアス補正アルゴリズムについて

    阿部太一, 須子統太, 後藤正幸

    第37回人工知能学会全国大会（JSAI2023）  

    発表年月： 2023年06月

    開催年月：
    2023年06月
    　
    　

  • ネパールをフィールドとしたアクティブラーニング型教育プログラムの効果の実感に関する追跡調査

    山下 遥, シュレスタ マニタ, 杉原真晃, 後藤正幸

    日本教育工学会 2023年春季全国大会  

    発表年月： 2023年03月

    開催年月：
    2023年03月
    　
    　

  • 日本の大学との連携教育プログラムが与えるネパールの大学生への内的効果に関する分析

    シュレスタ マニタ, 山下 遥, 杉原真晃, 後藤正幸

    日本教育工学会 2023年春季全国大会  

    発表年月： 2023年03月

    開催年月：
    2023年03月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2022年12月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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)  

    発表年月： 2022年12月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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)  

    発表年月： 2022年12月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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)  

    発表年月： 2022年12月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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)  

    発表年月： 2022年12月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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)  

    発表年月： 2022年12月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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)  

    発表年月： 2022年12月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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)  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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)  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    -
    2022年12月

  • 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）  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2022年11月

    開催年月：
    2022年11月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2022年09月

    開催年月：
    2022年09月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年08月

    開催年月：
    2022年08月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年06月

    開催年月：
    2022年06月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年06月

    開催年月：
    2022年06月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年06月

    開催年月：
    2022年06月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年06月

    開催年月：
    2022年06月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年06月

    開催年月：
    2022年06月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年06月

    開催年月：
    2022年06月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年03月

    開催年月：
    2022年03月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年03月

    開催年月：
    2022年03月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年03月

    開催年月：
    2022年03月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年03月

    開催年月：
    2022年03月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年03月

    開催年月：
    2022年03月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年03月

    開催年月：
    2022年03月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2022年03月

    開催年月：
    2022年03月
    　
    　

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

    Tatsuya Kawakami, Haruka Yamashita, Hajime Hotta, Masayuki Goto

    第44回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2021)  

    発表年月： 2021年12月

    開催年月：
    2021年12月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2021年12月

    開催年月：
    2021年12月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2021年12月

    開催年月：
    2021年12月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2021年12月

    開催年月：
    2021年12月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2021年12月

    開催年月：
    2021年12月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2021年12月

    開催年月：
    2021年12月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2021年12月

    開催年月：
    2021年12月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年11月

    開催年月：
    2021年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年11月

    開催年月：
    2021年11月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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）  

    発表年月： 2021年06月

    開催年月：
    2021年06月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2021年05月

    開催年月：
    2021年05月
    　
    　

  • 生花ECサイトの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

    第19回日本データベース学会年次大会 DEIM2021  

    発表年月： 2021年03月

    開催年月：
    2021年03月
    　
    　

  • 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

    齊藤芙佑, 山極綾子, 楊 添翔, 後藤正幸

    第19回日本データベース学会年次大会 DEIM2021  

    発表年月： 2021年03月

    開催年月：
    2021年03月
    　
    　

  • 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

    伊藤史世, 張 志穎, 雲居玄道, 後藤正幸  [招待有り]

    第19回日本データベース学会年次大会 DEIM2021  

    発表年月： 2021年03月

    開催年月：
    2021年03月
    　
    　

  • 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回日本データベース学会年次大会 DEIM2021  

    発表年月： 2021年03月

    開催年月：
    2021年03月
    　
    　

  • 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

    電子情報通信学会 技術研究報告 パターン認識・メディア理解研究会  

    発表年月： 2020年12月

    開催年月：
    2020年12月
    -
    　

  • 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  [招待有り]

    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）  

    発表年月： 2020年12月

    開催年月：
    2020年12月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年11月

    開催年月：
    2020年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年11月

    開催年月：
    2020年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年11月

    開催年月：
    2020年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年11月

    開催年月：
    2020年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年11月

    開催年月：
    2020年11月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年11月

    開催年月：
    2020年11月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2020年11月

    開催年月：
    2020年11月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2020年11月

    開催年月：
    2020年11月
    -
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年10月

    開催年月：
    2020年10月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年10月

    開催年月：
    2020年10月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年10月

    開催年月：
    2020年10月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年10月

    開催年月：
    2020年10月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年10月

    開催年月：
    2020年10月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年10月

    開催年月：
    2020年10月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2020年10月

    開催年月：
    2020年10月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2020年09月

    開催年月：
    2020年09月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2020年09月

    開催年月：
    2020年09月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2020年09月

    開催年月：
    2020年09月
    　
    　

  • ビジネスチャットアプリ上のユーザ間応答間隔分析のための潜在クラスモデル

    齊藤芙佑, 山極綾子, 楊 添翔, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • 潜在変数を導入したパラメータ調整に基づくメタ学習法の改良法

    清水瑛貴, 青木章悟, 三川健太, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • 潜在クラスマルコフ連鎖によるプロ野球先発投手の失点予測モデリング

    上原諒介, 松元琢真, 三川健太, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • 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

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • プローブデータ解析に基づく都内タクシーの需給予測モデルの構築

    飯塚玲夫, 小野雄生, 野中賢也, 阪井優太, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • 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の提案

    桑田 和, 金澤真平, 三川健太, 後藤正幸, 佐々木北都

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • ビジネスチャットの会話履歴データに基づく社員間のネットワーク分析モデル

    野中賢也, 山下 遥, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • 閲覧履歴データを学習したConditional VAEに基づく購買要因分析モデルに関する一考察

    川上達也, 阪井優太, 山下 遥, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • カテゴリ毎にAuto Encoderを用いるDeep Neural Networkの構築法に関する一考察

    今井虎太郎, 後藤亮介, 雲居玄道, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会(JSAI2020)  

    発表年月： 2020年06月

    開催年月：
    2020年06月
    　
    　

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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)  

    発表年月： 2019年11月

  • 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  

    発表年月： 2019年06月

  • 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  

    発表年月： 2019年06月

  • 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  

    発表年月： 2019年06月

  • 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  

    発表年月： 2019年06月

  • 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  

    発表年月： 2019年06月

  • 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  

    発表年月： 2019年06月

  • 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  

    発表年月： 2019年05月

  • 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  

    発表年月： 2019年05月

  • 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)  

    発表年月： 2018年12月

  • 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)  

    発表年月： 2018年12月

  • 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)  

    発表年月： 2018年12月

  • 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)  

    発表年月： 2018年12月

  • 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)  

    発表年月： 2018年12月

  • 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)  

    発表年月： 2018年12月

  • 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  

    発表年月： 2018年11月

  • 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  

    発表年月： 2018年11月

  • 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  

    発表年月： 2018年11月

  • 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  

    発表年月： 2018年06月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年05月

  • 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  

    発表年月： 2018年03月

  • 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  

    発表年月： 2017年11月

  • 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  

    発表年月： 2017年11月

  • 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  

    発表年月： 2017年11月

  • 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  

    発表年月： 2017年11月

  • 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)  

    発表年月： 2017年11月

  • 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)  

    発表年月： 2017年11月

  • 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)  

    発表年月： 2017年11月

  • 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)  

    発表年月： 2017年11月

  • 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)  

    発表年月： 2017年11月

  • 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)  

    発表年月： 2017年11月

  • 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)  

    発表年月： 2017年11月

  • 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)  

    発表年月： 2017年09月

  • 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  

    発表年月： 2017年09月

  • 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  

    発表年月： 2017年09月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年05月

  • 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  

    発表年月： 2017年03月

  • 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  

    発表年月： 2017年03月

  • 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  

    発表年月： 2017年03月

  • 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  

    発表年月： 2017年03月

  • 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  

    発表年月： 2017年03月

  • 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  

    発表年月： 2017年03月

  • 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  

    発表年月： 2017年03月

  • 「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  

    発表年月： 2017年02月

  • 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）  

    発表年月： 2016年12月

  • 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）  

    発表年月： 2016年12月

  • 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）  

    発表年月： 2016年12月

  • 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）  

    発表年月： 2016年12月

  • 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）  

    発表年月： 2016年12月

  • 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）  

    発表年月： 2016年12月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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  

    発表年月： 2016年10月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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）  

    発表年月： 2016年09月

  • 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  

    発表年月： 2016年09月

  • 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  

    発表年月： 2016年09月

  • 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  

    発表年月： 2016年05月

  • 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  

    発表年月： 2016年05月

  • 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  

    発表年月： 2016年05月

  • 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  

    発表年月： 2016年05月

  • 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  

    発表年月： 2016年05月

  • 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  

    発表年月： 2016年05月

  • 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  

    発表年月： 2016年03月

  • 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  

    発表年月： 2016年03月

  • 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  

    発表年月： 2016年03月

  • 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  

    発表年月： 2015年12月

  • 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  

    発表年月： 2015年12月

  • 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  

    発表年月： 2015年12月

  • 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  

    発表年月： 2015年12月

  • 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）  

    発表年月： 2015年11月

  • 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）  

    発表年月： 2015年11月

  • 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）  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年11月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年05月

  • 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  

    発表年月： 2015年03月

  • 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  [招待有り]

    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〜  

    発表年月： 2015年03月

  • 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  

    発表年月： 2015年02月

  • 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)  

    発表年月： 2014年12月

  • 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)  

    発表年月： 2014年12月

  • 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)  

    発表年月： 2014年12月

  • 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)  

    発表年月： 2014年12月

  • 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)  

    発表年月： 2014年12月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年11月

  • 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  

    発表年月： 2014年07月

  • 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  

    発表年月： 2014年07月

  • 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  

    発表年月： 2014年05月

  • 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  

    発表年月： 2014年03月

  • 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  

    発表年月： 2013年11月

  • 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  

    発表年月： 2013年11月

  • 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  

    発表年月： 2013年11月

  • 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  

    発表年月： 2013年11月

  • 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  

    発表年月： 2013年11月

  • 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  

    発表年月： 2013年11月

  • 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)  

    発表年月： 2013年11月

  • 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)  

    発表年月： 2013年11月

  • 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)  

    発表年月： 2013年11月

  • 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)  

    発表年月： 2013年11月

  • 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)  

    発表年月： 2013年11月

  • 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)  

    発表年月： 2013年11月

  • 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)  

    発表年月： 2013年11月

  • 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)  

    発表年月： 2013年11月

  • e-learning における学習スタイルに関する一考察

    平澤 茂一, 後藤 正幸, 中澤 真, 石田 崇, 小泉 大城

    経営情報学会 2013年秋季全国研究発表大会  

    発表年月： 2013年10月

    開催年月：
    2013年10月
    　
    　

  • 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  

    発表年月： 2013年05月

  • 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  

    発表年月： 2013年05月

  • 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  

    発表年月： 2013年05月

  • 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  

    発表年月： 2013年05月

  • 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  

    発表年月： 2013年05月

  • 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)  

    発表年月： 2012年12月

  • 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)  

    発表年月： 2012年12月

  • 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)  

    発表年月： 2012年11月

  • 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)  

    発表年月： 2012年11月

  • 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  

    発表年月： 2012年11月

  • 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  

    発表年月： 2012年11月

  • 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  

    発表年月： 2012年11月

  • 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  

    発表年月： 2012年11月

  • 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  

    発表年月： 2012年11月

  • 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  

    発表年月： 2012年11月

  • 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  

    発表年月： 2012年11月

  • 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）  

    発表年月： 2012年08月

  • 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  

    発表年月： 2012年05月

  • 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  

    発表年月： 2012年05月

  • 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  

    発表年月： 2012年05月

  • 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  

    発表年月： 2012年03月

  • 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  

    発表年月： 2012年03月

  • 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  

    発表年月： 2012年03月

  • 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  

    発表年月： 2011年11月

  • 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  

    発表年月： 2011年09月

  • 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  

    発表年月： 2011年09月

  • 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  

    発表年月： 2011年09月

  • 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  

    発表年月： 2011年09月

  • 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  

    発表年月： 2011年09月

  • 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  

    発表年月： 2011年09月

  • 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）  

    発表年月： 2011年07月

  • 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）  

    発表年月： 2011年07月

  • 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）  

    発表年月： 2011年07月

  • 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  

    発表年月： 2011年05月

  • 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  

    発表年月： 2011年05月

  • 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  

    発表年月： 2011年05月

  • 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  

    発表年月： 2011年05月

  • 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  

    発表年月： 2011年05月

  • 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  

    発表年月： 2011年05月

  • 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  

    発表年月： 2011年01月

  • 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  

    発表年月： 2011年01月

  • 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  

    発表年月： 2010年11月

  • 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  

    発表年月： 2010年11月

  • 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  

    発表年月： 2010年11月

  • 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  

    発表年月： 2010年11月

  • 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  

    発表年月： 2010年11月

  • 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  

    発表年月： 2010年11月

  • 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  

    発表年月： 2010年11月

  • 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  

    発表年月： 2010年10月

  • 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  

    発表年月： 2010年10月

  • 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  

    発表年月： 2010年10月

  • 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  

    発表年月： 2010年10月

  • 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  

    発表年月： 2010年10月

  • 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  

    発表年月： 2010年10月

  • 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  

    発表年月： 2010年07月

  • 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  

    発表年月： 2010年07月

  • 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  

    発表年月： 2010年07月

  • 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  

    発表年月： 2010年05月

  • 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  

    発表年月： 2009年11月

  • 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  

    発表年月： 2009年09月

  • 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  

    発表年月： 2009年09月

  • 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  

    発表年月： 2009年08月

  • 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  

    発表年月： 2009年07月

  • 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  

    発表年月： 2009年07月

  • 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  

    発表年月： 2009年05月

  • 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  

    発表年月： 2009年05月

  • 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  

    発表年月： 2008年11月

  • 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  

    発表年月： 2008年11月

  • 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  

    発表年月： 2008年11月

  • 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  

    発表年月： 2008年10月

  • 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  

    発表年月： 2008年10月

  • 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  

    発表年月： 2008年10月

  • 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  

    発表年月： 2008年10月

  • 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  

    発表年月： 2008年10月

  • 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  

    発表年月： 2008年08月

  • 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  

    発表年月： 2008年08月

  • 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  

    発表年月： 2008年05月

  • 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  

    発表年月： 2007年11月

  • 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  

    発表年月： 2007年11月

  • 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  

    発表年月： 2007年10月

  • 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  

    発表年月： 2007年10月

  • 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  

    発表年月： 2007年10月

  • 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  

    発表年月： 2007年10月

  • 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  

    発表年月： 2007年05月

  • 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  

    発表年月： 2007年05月

  • 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  

    発表年月： 2006年12月

  • 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  

    発表年月： 2006年11月

  • 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  

    発表年月： 2006年11月

  • 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  

    発表年月： 2006年11月

  • 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  

    発表年月： 2006年11月

  • 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  

    発表年月： 2006年11月

  • 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  

    発表年月： 2006年11月

  • 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  

    発表年月： 2006年11月

  • 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  

    発表年月： 2006年08月

  • 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  

    発表年月： 2006年08月

  • 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  

    発表年月： 2006年05月

  • 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  

    発表年月： 2006年05月

  • 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  

    発表年月： 2006年05月

  • 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  

    発表年月： 2006年05月

  • 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  

    発表年月： 2006年05月

  • 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  

    発表年月： 2006年05月

  • 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  

    発表年月： 2006年05月

  • 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  

    発表年月： 2005年11月

  • 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  

    発表年月： 2005年09月

  • 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  

    発表年月： 2005年09月

  • 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  

    発表年月： 2005年09月

  • 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  

    発表年月： 2005年09月

  • 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  

    発表年月： 2005年09月

  • 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  

    発表年月： 2005年09月

  • 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  

    発表年月： 2005年06月

  • 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  

    発表年月： 2005年06月

  • 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  

    発表年月： 2005年06月

  • 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  

    発表年月： 2005年06月

  • 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  

    発表年月： 2005年05月

  • 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  

    発表年月： 2005年05月

  • 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  

    発表年月： 2005年05月

  • 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  

    発表年月： 2005年05月

  • 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  

    発表年月： 2004年12月

  • 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  

    発表年月： 2004年11月

  • 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  

    発表年月： 2004年11月

  • 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  

    発表年月： 2004年11月

  • 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  

    発表年月： 2004年10月

  • 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  

    発表年月： 2004年10月

  • 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  

    発表年月： 2004年10月

  • 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  

    発表年月： 2004年09月

  • 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  

    発表年月： 2004年09月

  • 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  

    発表年月： 2004年07月

  • 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  

    発表年月： 2004年05月

  • 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  

    発表年月： 2004年05月

  • 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  

    発表年月： 2004年05月

  • 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  

    発表年月： 2004年03月

  • 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  

    発表年月： 2004年03月

  • 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  

    発表年月： 2003年11月

  • 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  

    発表年月： 2003年11月

  • 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  

    発表年月： 2003年10月

  • 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  

    発表年月： 2003年10月

  • 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  

    発表年月： 2003年09月

  • 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  

    発表年月： 2003年09月

  • 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  

    発表年月： 2003年09月

  • 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  

    発表年月： 2003年09月

  • 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  

    発表年月： 2003年08月

  • 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  

    発表年月： 2003年08月

  • 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  

    発表年月： 2003年06月

  • 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  

    発表年月： 2003年06月

  • 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  

    発表年月： 2003年05月

  • 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  

    発表年月： 2003年05月

  • 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  

    発表年月： 2003年05月

  • 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  

    発表年月： 2003年03月

  • 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  

    発表年月： 2002年12月

  • 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  

    発表年月： 2002年11月

  • 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  

    発表年月： 2002年10月

  • 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  

    発表年月： 2002年10月

  • 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  

    発表年月： 2002年10月

  • 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  

    発表年月： 2002年10月

  • 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  

    発表年月： 2002年09月

  • 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  

    発表年月： 2002年09月

  • 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  

    発表年月： 2002年03月

  • 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  

    発表年月： 2001年11月

  • 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  

    発表年月： 2001年11月

  • 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  

    発表年月： 2001年11月

  • 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  

    発表年月： 2001年10月

  • 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  

    発表年月： 2001年10月

  • 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  

    発表年月： 2000年10月

  • 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  

    発表年月： 2000年10月

  • 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  

    発表年月： 2000年10月

  • 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  

    発表年月： 2000年10月

  • 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  

    発表年月： 2000年07月

  • 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  

    発表年月： 2000年07月

  • 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  

    発表年月： 2000年07月

  • 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  

    発表年月： 2000年07月

  • 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  

    発表年月： 1999年12月

  • 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  

    発表年月： 1999年12月

  • 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  

    発表年月： 1999年10月

  • 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  

    発表年月： 1999年10月

  • 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,  

    発表年月： 1999年10月

  • On Asymptotic Normality of Density Functions and Its Applications

    後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

    1999年情報論的学習理論ワークショップ  

    発表年月： 1999年08月

  • 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  

    発表年月： 1999年07月

  • 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  

    発表年月： 1999年07月

  • 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  

    発表年月： 1998年12月

  • 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  

    発表年月： 1998年12月

  • 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  

    発表年月： 1998年11月

  • 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  

    発表年月： 1998年07月

  • 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  

    発表年月： 1998年07月

  • 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  

    発表年月： 1998年05月

  • 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  

    発表年月： 1998年05月

  • 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  

    発表年月： 1998年01月

  • 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  

    発表年月： 1997年12月

  • 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  

    発表年月： 1997年11月

  • 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  

    発表年月： 1997年11月

  • 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  

    発表年月： 1997年11月

  • 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  

    発表年月： 1997年11月

  • 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  

    発表年月： 1997年07月

  • 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  

    発表年月： 1997年07月

  • 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  

    発表年月： 1997年01月

  • 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  

    発表年月： 1997年01月

  • 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  

    発表年月： 1996年12月

  • 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  

    発表年月： 1996年12月

  • 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  

    発表年月： 1996年10月

  • 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  

    発表年月： 1996年10月

  • 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  

    発表年月： 1996年07月

  • 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  

    発表年月： 1996年05月

  • 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  

    発表年月： 1996年05月

  • 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  

    発表年月： 1996年05月

  • 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  

    発表年月： 1996年03月

  • 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  

    発表年月： 1995年11月

  • 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  

    発表年月： 1995年11月

  • 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  

    発表年月： 1995年10月

  • 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  

    発表年月： 1995年10月

  • 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  

    発表年月： 1995年10月

  • 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  

    発表年月： 1995年09月

  • 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  

    発表年月： 1995年07月

  • 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  

    発表年月： 1995年05月

  • 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  

    発表年月： 1995年05月

  • 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  

    発表年月： 1994年12月

  • 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  

    発表年月： 1994年12月

  • 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  

    発表年月： 1994年11月

  • 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  

    発表年月： 1994年10月

  • 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  

    発表年月： 1994年05月

  • 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  

    発表年月： 1993年11月

  • A Fast Learning Algorithm for Multilayer Neural Networks

    Yasutaka Kainuma, Masayuki Gotoh, Nobuhiko Tawara

    ICPR Production Research 93 (Finland)  

    発表年月： 1993年08月

  • 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  

    発表年月： 1993年05月

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • データ駆動型企業システム実現のための大規模ログと実験データの活用分析基盤の構築

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(A)

    研究期間:

    2024年04月
    -
    2028年03月
     

    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

  • マーケテイング効果の最大化のための強化学習型アプローチに基づく効果的な施策検証

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)

    研究期間:

    2024年04月
    -
    2027年03月
     

    山下 遥, 後藤 正幸

  • 新たな価値を創造する自律分散系アグリ２フード・バリューネットワークの構築と評価

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    研究期間:

    2023年04月
    -
    2027年03月
     

    大野 高裕, 枝川 義邦, 松野 思迪, 大森 峻一, 蓮池 隆, 後藤 正幸

  • 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)

    研究期間:

    2021年04月
    -
    2025年03月
     

    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

    　概要を見る

    本研究では，以下の3つの基本的課題を設定し，研究に取り組んでいる．
    １．（機械学習モデルの設計） 施策の最適化を目的とした実験計画のために，「機械学習に基づく統計モデル」を「追加実験によるデータ取得」と「施策の最適化」に結び付けるプロセスの全体像，及び，効果的な実験計画を可能とする機械学習モデルを如何に設計すべきか．
    ２．（効率的な追加実験の計画手法構築）大規模ログデータから構築された統計モデルが与えられたもとで，最小限の回数で最適施策の探索に結び付ける，効率的な追加実験を如何に計画することが可能か．
    ３．（施策の最適化と因果効果の評価手法の開発） 大規模データから得られた統計モデルと実験データを統合し，どのような方法で施策を最適化するか．加えて，共変量やデータの選択バイアスを考慮し，施策の因果効果を精度よく評価することが可能であるか．
    2021年度は，これらの研究課題に関連する領域として，“能動学習”，“ベイズ最適化”，“バンディッドアルゴリズム”，“因果推論”の領域の体系的整理を行う研究会を定期開催し，その全体的な体系の明確化と問題点の整理を行った．これと並行して，「１．機械学習モデルの設計」については継続して企業の実問題を対象として研究を行い，様々な具体的事例に対して機械学習モデルを活用する技術基盤についての成果を得ている．また，「２．効率的な追加実験の計画手法構築」については，過去の大量のログデータを学習した機械学習モデルを活用して，いくつかの仮説のもとにA/Bテストを計画し，実ビジネスにおいて実証的に検証する試みを行った．今のところ，完全に再現性のある結果は得られていないが，様々なノウハウが蓄積されたため，今後の研究に結びつける予定である．「３．施策の最適化と因果効果の評価手法の開発」については，ベイズ最適化と因果推論モデルの実活用と改良を行い，一定の成果を得ている．

  • 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)

    研究期間:

    2021年07月
    -
    2024年03月
     

    後藤 正幸, 杉原 真晃, 山下 遥

    　概要を見る

    本研究では，ネパールをフィールドとして展開する「学生主体型海外連携教育プログラム」を実証的評価の場とし，ポストコロナ社会を想定した異分野・異文化協働型の主体的学習モデルを提案することを目的としている。
    2021年度は，新型コロナウイルス感染症の影響を受け，日本側の研究チームや学生達の海外出張，並びにネパール学生の来日プログラムが実施できない状況に加え，日本とネパールの双方でコロナ禍の社会状況が大きく変動し，当初予定していた研究交流活動が困難となった。このような状況下，我々の研究チームでは，2021年8月にネパールと日本をオンラインでつないで，リアルタイムのオンラインシンポジウムを企画して実施し，一定の成果を得ることができた。このオンラインシンポジウムでは，お互いの国の新型コロナウイルス感染症の影響や社会動向について，双方の大学生が調査し，プレゼンテーションを行い，活発な意見交換が行われた。その成果として，日本とネパール間のリアルタイムの通信環境も問題とはならず，有効な学生交流手段となり得ることが明らかとなった。
    また，2021年12月に，スリランカの女性たちが立ち上げたソーシャルビジネスを題材に，現地の様子を取材したスリランカ人ジャーナリストから報告を受け，日本の大学生ならびに社会人が参加するオンラインディスカッションを実施した。本研究におけるネパールとのオンラインでの交流・研究のヒントになるものとして位置づけ，様々な知見を得ることができた。
    オンライン形式で実施したシンポジウムのノウハウや経験は，今後の日本－ネパールの両国を繋いだ教育プログラムの設計に対して様々な知見を提供してくれており，今後の研究の発展に結びける予定である。特に，両国の交流が戻った後においても，対面でのフィールドプログラムの前後において，オンライン形式での研究会や勉強会が教育効果を発揮することが期待できる。

  • ネパールにおける持続的発展可能な環境配慮型ビジネスモデルに関する研究

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    研究期間:

    2013年04月
    -
    2018年03月
     

    Brenda Bushell, 後藤 正幸

    　概要を見る

    ネパール経済の産業化/近代化の為、環境配慮・持続可能性が最重要課題の１つである。本研究で、観光業、農業、正式/非正式企業部門に絞り、都市と地方のコミニュティでの環境配慮型ビジネスモデルの可能性を解析した結果、以下が判明した。
    1.部門間の連携はICT技術により支援/促進が可能で女性が経営し地元経済を支える多くの零細企業には特に重要。2.地元住民の視点から、ごみ処理、持続可能な発展への教育、健康増進等のコミニュティ支援システムが重要。3.貧富や教育の格差、性差別問題、インドネパール間の政治的働きかけが必要。4.持続可能な発展支援の為、環境配慮社会的経済的システムの発展への実業界と政府の協力が必要

  • 大規模ログデータを用いたユーザ行動分析のための次世代パターン認識手法の開発と応用

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 挑戦的萌芽研究

    研究期間:

    2014年04月
    -
    2017年03月
     

    後藤 正幸

    　概要を見る

    本研究では，ECサイト等のデータベースに蓄積される大規模ログデータに基づき，ユーザ行動の分析を通じて，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と応用技術の確立を目指し，実際のユーザ行動履歴データを対象とした分析を行いつつ，理論的にも汎用性の高いと考えられる手法について研究を行った．特に，ユーザのECサイト上でのページ閲覧行動履歴データに対して，リアルタイムクーポン発券ロジックを構築するための機械学習モデルを複数の観点から開発した．得られたモデルや分析技法については，実データを用いた性能検証を行い，有効性を示した．

  • 大規模データ時代のビジネスアナリティクス手法に関する基礎的研究

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    研究期間:

    2014年04月
    -
    2017年03月
     

    後藤 正幸, 三川 健太, 平澤 茂一, 須子 統太, 堀井 俊佑, 小林 学, 鈴木 誠, 山下 遥

    　概要を見る

    本研究では，大規模かつ多様なビジネスデータの分析技術（ビジネスアナリティクス）の体系化と深化を研究の目的とし，様々なビジネスデータに対応した分析モデルの提案と評価を行った．具体的には，１）ECサイトのデータベース情報を対象とした情報分析技術の開発，２）テキストデータとして蓄積されるマーケティング情報の分析技術の開発，３）情報推薦のための統計モデルの開発，４）情報検索や推薦の技術を活用したWebマーケティングモデルの理論解析，５）高次元かつ疎な大規模データを対象とした分析手法の開発，６）プライバシー保護データ解析の方法論の開発，などの個別研究課題を軸として研究を推進した．

  • ソーシャルメディア時代のＷｅｂマーケティング技術に関する基礎的研究

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)

    研究期間:

    2011年
    -
    2013年
     

    後藤 正幸

    　概要を見る

    本研究では，ソーシャルメディア時代の企業行動を強力に支援するための情報分析手法の提案，並びにWebマーケティング技術の開発を行った．具体的には，テキスト形式のマーケティング情報の分析手法や，情報推薦技術のための新たなモデルの提案など，Webマーケティングの基礎となる手法やモデルを研究すると共に，実データの適用による評価を行った．また，漸近統計的手法を駆使し，テキストデータの分析手法や情報推薦システムの漸近的最適性についても分析を行った．以上のように，Webマーケティングのための情報分析手法について様々な角度から研究を行い，実事例への適用を通じて、その有効性を検証した．

  • 古今東西の全言語を対象にしたテキストマイニングに関する研究

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)

    研究期間:

    2010年
    -
    2012年
     

    鈴木 誠, 大須賀 昭彦, 後藤 正幸, 須子 統太

    　概要を見る

    文字N-グラムに基づく言語独立なテキスト分類手法である蓄積手法を提案した。蓄積手法は、索引語を形成する際に文字N-グラムを使用するので、言語固有の文法構造に依存しない。テキスト文書がUnicodeで表現されてさえいれば、蓄積手法は異なる言語に対しても同一のプログラムを用いて文書を分類することができる。そこで、この蓄積手法を用いて英語と日本語と韓国語と中国語のテキスト文書の分類実験をした。その結果、英語のReuters-21578は94.5%、日本語の毎日新聞の実験データは88.5%、韓国語のハンギョレー新聞の実験データは90.2%、中国語の人民日報の実験データに対しても92.6%の精度で分類することができた。このように、蓄積手法が様々な言語で比較的高い精度で分類できることを確認した。さらに、蓄積手法の数理モデルを構築し、その数理的な意味を解明することができた。

  • ネットワーキングに基づくネパール型循環型発展社会システム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 基盤研究(B)

    研究期間:

    2008年
    -
    2012年
     

    BRENDA Bushell, 後藤 正幸, 吉田 国子, 岡田 啓

    　概要を見る

    5 年間のリサーチを通して持続可能なコミュニティ開発というゴールを共有するメンバー間のネットワークが構築された。その中でネパールの都市部、郡部両方においてコミュニティの直面する環境・社会・経済面の課題を多面的に研究することにより、コミュニティのステークホルダーが重要視する 65 の指標を洗い出すことに成功した。これらの指標は主に 2009 年～2012 年の間に試行錯誤を繰り返す中で見つけられた。またこのリサーチによって、以下のコミュニティメンバーがネットワーキングコミュニティとして証明された。1) 世帯:すべての男女を含む 2)小売店主 3)政府 4)NGO WorldWildlife Fund を含む 5) バイオガス組織 6)コミュニティの女性組織 これらの組織と個別に話合い・調査を行う中、以上のメンバー間で構築されるネットワークはコミュニティの持続可能な発展に寄与することが分かった。

  • 経営学・経営工学の諸問題を対象とした情報構造化手法の開発と応用に関する研究

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(C)

    研究期間:

    2008年
    -
    2010年
     

    後藤 正幸

    　概要を見る

    本研究では、"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研究し、実務的な分析手法を提案すると共に、一般的な方法に関する理論的な解析を行った。さらに、企業の戦略事例などの情報を構造化してデータベース化する方法論を提案した。以上のように、情報構造化というキーワードにより、経営プロセスの様々な場面において活用できる方法論を研究し、具体的な事例への適用を通じて、その有効性を検証した。

  • 経済性と相乗効果を持つ環境調和型ロジスティクスシステムの設計と評価

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    研究期間:

    2007年
    -
    2009年
     

    増井 忠幸, 後藤 正幸, 山田 哲男

    　概要を見る

    本研究では、環境調和型ロジスティクスシステムの設計のために、環境負荷低減と利潤追求が調和した新物流パラダイム提言のための基礎的研究を行った。主な成果として、トラック燃料計-ICタグ連携システムを開発し、物流プロセスにおけるCO_2排出量の動的な把握とその可視化の基礎的方法を得た。また、市場から受け入れられるシステム設計のために環境マーケティングの視点から、購買単価・燃料費とCO_2排出量の関係を調べ、企業が採るべき戦略についてのシナリオ分析を行った。

  • 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)

    研究期間:

    2006年
    -
    2007年
     

    後藤 正幸

    　概要を見る

    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。

  • ネパール固有のナレッジを集約した環境教育モジュールの開発と運用

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    研究期間:

    2005年
    -
    2007年
     

    BRENDA Bushell, 吉田 国子, 後藤 正幸

    　概要を見る

    本研究では、日本とネパール間における環境教育と環境問題の知見を統合し、グローバルな環境教育のための"新たな環境教育モジュール"の構築を行なうことを目的としている。
    本研究では、ネパールのナショナル大学やNGOの各組織と連携し、実証的なフィールド研修の場として、日本人大学生を対象としたネパール現地におけるフィールド研修プログラムを設計した。平成17年、18年には、(1)日本とネパールの小学校における環境教育プログラムの開発と実施、(2)コミュニティレベルでの環境活動の教育プログラム開発を中心に実践と評価を行った。平成19年度には、新たな試みとしてネパールの南部に位置するチトワン国立公園における様々な取り組みを研究対象とし、(1)バイオガス施設の整備プロジェクト、(2)コミュニティ・フォレスト、(3)環境教育活動の3つのメインプログラムを含むプログラムを実施した。これらは協力関係にあるナショナル大学と共に共同開発し、現地における実践的なフィールド教育での成果の他、様々なコンテンツを持ち帰り、二次的な教育素材として活用するための情報を収集することができた。
    また、日本におけるネパール学生の研修プログラムを設計し、実施を通じて評価を行った。研修プログラムは横浜市を中心とした廃棄物焼却処理、水再生工場のフィールド研修などを取り入れ、日本の先進技術に関する知見を共有した。これらに加え、ネパールのNGO組織であるEducate The Children(ETC)、Clean Energy Nepal(CEN)、Environment Conservation Initiative(ECI)との連携プログラムを開発した。さらに、チトワン国立公園の地域においてフィールド調査を実施し、環境問題に関する住民意識について分析した。これらの成果は、国内外の学会にて発表している。

  • 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)

    研究期間:

    2003年
    -
    2004年
     

    後藤 正幸

    　概要を見る

    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.

  • 高度情報化流通システム実現のための情報チェーンに関する研究

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    研究期間:

    2003年
    -
    2004年
     

    増井 忠幸, 後藤 正幸

    　概要を見る

    本研究では、円滑なモノの流れを作るための情報チェーン(情報のやりとり)に着目し、実際の企業3社について実地調査を行うことで、現状の情報チェーンについて分析すると共に、そのモデル化の方法を検討した。複数の企業間にまたがるモノの流れには、一般に物流、商流、情報流がある。この中で、情報流はモノを円滑に運搬し、在庫を過度に増やさずに品切れ状態を生まないよう管理するために極めて重要である。本研究では、実際の複雑な情報チェーンについてモデル化の手法を提案することで、その本質を見極め、あるべき姿を議論するための基礎的方法を構築した。実際の企業の現場調査に基づき、手法の有効性を議論すると共に、物流現場における情報チェーンの現状をモデル化し、企業間で比較検討している。
    また、最近注目を集めているUMLに基づくモデリング手法を取り上げ、UMLによってモデル化された物流プロセスの構造を分析する手法を提案した。ここでは、クラス図やオブジェクト図を数量化し、数量化理論を用いて情報項目の類似性を測り、適切にグルーピングする方法を提案し、評価している。
    さらに、物流の一般的なモデルについて、その本質的な性質を解析するために、情報理論の枠組みを導入し、エントロピー基準を用いたモデルの最適化法を提案、情報理論における情報源符号化の方法と比較検討した。
    最後に、今後の物流、ロジスティックス業界の課題などを抽出するため、専門家アンケートを行い、分析を行った。これにより、実務に携わる専門家が持つ将来予想の概要が明らかとなった。
    以上のように、本研究ではトップダウン的アプローチとボトムアップ的アプローチをバランス良く行い、実務と理論の双方から一定の成果を得ることができた。

  • ディジタル経済環境下における製造業の新企業モデルに関する研究

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    研究期間:

    2001年
    -
    2002年
     

    松島 克守, 美馬 秀樹, 後藤 正幸, 藤末 健三

    　概要を見る

    近年の情報通信技術、とりわけディジタル化技術とネットワーク技術が経済構造を変え、電子商取引に見られるように新市場をリードしている。しかし、本質的な価値を与えているのはそのディジタル経済構造の中で取引されている「知識」である。この意味で本邦製造業は経済的に過小評価され、海外資本の買収対象になっていることは重大危機状況である。現在の問題は、知識の創出や、その事業価値への変換、情報の収集・整理、組織、個人間の共有、等が面談や会議を主体とした人間系と、紙・写真、書籍等の旧世代の情報処理とコミュニケーションに拠る所である。加えて、事業の附加価値を金属加工等物理的な世界に依存する割合が高く、知識を十分に附加価値として対価を得ていない。加えて、企業活動とその管理の処理速度が遅く、情報通信技術を駆使した欧米の先端的な企業や市場に対応しきれていない事である。すなわち21世紀製造業のビジネスモデルが未だ不確定である。そこで、本研究の核は大規模複雑な企業活動を制御する具体的なパラメータ(経営評価指標)の設定と、モデルとして仮想空間に表示する手法の確立により企業の知識の活用を加速することにある。具体的には、近年、従来の「勘・経験・度胸」に大きく依存した企業経営から、いち早くビジネスチャンス、リスク要因を見つけ出し、必要な情報を収集、分析、シミュレーションし、意思決定を下すという一連のプロセスを迅速に行う経営方式、いわば「科学的経営」への移行が求められているが、これに対し本研究では、このような「科学的経営」の実現を支援するための経営者支援システム「グローバル・コクピット」を設計し、その情報モデルの構築手法の提案を行った。「グローバル・コクピット」とは、いわば「企業の操縦席」であり、見るべき情報が構造化され、それらのモニタリングに用いるグラフやメータ、分析に必要なツール、経営判断を下した場合の効果測定を行うシミュレータが整備された環境である。提案を行った構築手法に基づき、プロトタイプシステムの構築、折角型大型3面スクリーンを始めとする映像設備によるコクピット空間の構築を行い、「グローバル・コクピット」の実装を行った。また、実際の国内製造業メーカをケーススタディとして取り上げ、情報モデルの試作を行い、従来の経営者支援アプリケーションとの比較、および現実のデータを用いた本システムでの操作に対するアンケートを基にした技術評価を行い、本研究で開発したシステムの有効性を確認した。また、グローバルに展開する製造業に対し、IT技術や、情報抽出、知識獲得の技術を使うことによりこれまでの経済的合理性評価を超えるモデルの開発を行い、リアルタイム金融システムの活用による為替・関税の最適化や、北極海新航路の開発による物流コストの画期的変化などを評価する中で21世紀型の製造業のビジネスモデルのさらなる追求を行ってきた。具体的には、中国への進出を目的としたサプライチェーンマネジメントに関し、為替・関税を始めとした様々な動的要因及び静的要因を考慮したモデル化を行い、実際のデータを活用することでモデルの有効性を確認した。
    これら、本研究の成果を用いることで、製造業の新企業においてより重要な、知識の構造化、知識共有、知識管理を始めとした、効率的な知識活用の実現が可能となる。

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Misc

  • Quantifying User Preferences for Pokemon Characters Using Pairwise Comparison Deep Learning Models

    Ayako Yamagiwa, Fugee Tsung, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   76  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Contextual Bandit Algorithm with Decision Trees and Upper Confidence Bound for Adaptive Recommendation

    Sho Oiwa, Taichi Abe, Keigo Kimura, Satoshi Suzuki, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   185  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Hierarchical Multi-label Classification Model Adapted to Training Data with Missing Labels in Some Layers

    Kengo Miyajima, Yuto Nunome, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   170  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Method for Analyzing Customer Preferences Taking Account of Diversity of Purchasing Behavior using Knowledge Graph Attention Network

    Daiki Fujiwara, Takuya Morikawa, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney  2024年12月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Twin-G NeuMF: An Enhanced Neural Matrix Factorization Model Robust to Noise

    Shogo Chomei, Ryuta Matsuoka, Naru Simizu, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   167  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A deep embedding clustering method for tabular data considering the meaning of qualitative variables

    Rin Miyazaki, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   161  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Motion Identification from Millimeter-Wave Radar Point Cloud Data Based on One Dimensional CNN and Data Augmentation

    Kazuchika Suzuki, Miho Mizutani, Koki Yamada, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   169  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Priority Data Augmentation Based on Regional Embedding with Vision-Language Model

    Kosuke Sakurai, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   118  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Zero-Shot Explainable Time Series Forecasting based on Large Language Model

    Takahiro Uemukai, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   116  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • GAUSSIAN-SAINT: A Probabilistic Predictive Deep Learning Model for Uncertainties with Interpretation from Two Perspectives

    Ryosuke Saraya, Tokimasa Isomura, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   113  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • An Analysis Model of Inquiry and Complaint Data Considering Customers' Emotion for Improving Business Process

    Noriko Ogasawara, Ayako Yamagiwa, Hiroshi Ikeda, Masayuki Goto

    The 51st International Conference on Computers & Industrial Engineering (CIE51)   UNSW Sydney   72  2024年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A model for analyzing real estate sales trends based on machine learning of registration data

    Mamiko Watanabe, Ayako Yamagiwa, Ryotaro Shimizu, Yojiro Oe, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   200  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Cross-Lingual Analysis of Customer Reviews for Exploring Cultural and Customary Differences of Travelers

    Tianxiang Yang, Hideo Suziki, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   256  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Estimating CATE of Limited-time sale for Second-hand Fashion Items Under Imbalanced Outcome Conditions

    Keigo Kimura, Yuta Sakai, Hokuto Sasaki, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   248  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Training Data Selection for Price Model Construction for Second-hand Smartphones

    Takuya Morikawa, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   247  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Proposal on Anomaly Detection Model for Activities of Daily Living from Spars Point Cloud Data

    Ayuno Fuchi, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   240  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Analysis model for customer inquiry data to the customer service desk recorded in natural language format

    Miho Mizutani, Ayako Yamagiwa, Hiroshi Ikeda, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   235  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Clustering Model Capturing User Diversity through Interaction Frequency

    Ryuta Matsuoka, Yuta Sakai, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   234  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Multi-Label Image Data Processing via Domain Adaptation Information Gain Guided Selection

    Kanyu Miyoshi, Ryotaro Shimizu, Linxin Song, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   222  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Classification Model for Activities of Daily Living from Point Cloud Data Observed by Millimeter Wave Radar

    Yuto Nunome, Yuta Sakai, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   220  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Unified Evaluation Metric of Accuracy and Uplift for Optimizing Recommendation List

    Tatsuya Ishii, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   215  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A data-driven targeting method to promote customer use of e-commerce in omnichannel strategy

    Taichi Abe, Ayako Yamagiwa, Tianxiang Yang, Naoto Onzo, Takeshi Moriguchi, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   207  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • An Effective Extraction Model from Usergenerated Recipe Data for New Recipe Development

    Naru Shimizu, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   196  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Synthetic Tabular Data Generation based on Integration of Large Language Models and Diffusion Techniques

    Tokimasa Isomura, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    24th Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2024)   89  2024年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Status of Education System in Nepal with regards Public Awareness and Institutional Challenges

    Yusei Karino, Ayako Yamagiwa, Manita Shrestha, Masaaki Sugihara, Indresh Sharma, Masayuki Goto

    11th International Conference on Social Sciences   (ICOSS 2024)  2024年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Analysis of the Effects of Collaborative Education Programs with Japanese Universities on Nepalese Students

    Manita Shrestha, Haruka Yamashita, Masaaki Sugihara, Indresh Sharma, Masayuki Goto

    11th International Conference on Social Sciences   (ICOSS 2024)  2024年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Status of Usage and Awareness with Regards ICT Tools in Nepal

    Minami Hotta, Ayako Yamagiwa, Manita Shrestha, Masaaki Sugihara, Indresh Sharma, Masayuki Goto

    11th International Conference on Social Sciences 2024   (ICOSS 2024)  2024年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Analysis of the awesomeness of Japanese professional baseball players using pairwise comparisons

    Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    The 22nd Asian Network for Quality Congress   ANQ Congress 2024  2024年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • An Analysis of Behavioral Factors and Performance Based on Personnel Evaluation Data

    Masakazu Asano, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    The 22nd Asian Network for Quality Congress   ANQ Congress 2024  2024年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • High-dimensional Supervised Embedding and Visualization Method using von Mises Distribution

    Yuta Sakai, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

    The 22nd Asian Network for Quality Congress   ANQ Congress 2024  2024年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Study on Analysis Using Japanese Real Estate Registration Data

    Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    International Workshop on Sustainable Systems   IWSS2024  2024年05月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Online Flipped Conference Based Data Science Education Program and Its Educational Effectiveness in Multi-University Collaboration

    Masayuki Goto, Manabu Kobayashi, Takeshi Moriguchi, Yoichi Seki, Hideo Suzuki, Takashi Namatame, Kazuhide Nakata, Aya, Ishigaki, Masao Ueda, Kimitoshi Sato, Kenta Mikawa, Haruka Yamashita, Tomoaki Tabata, Tianxiang Yang, Ayako Yamagiwa, Yutaka Tajiri

    The 7th Asian Conference of Management Science and Application   (ACMSA2023)  2023年12月

    担当区分：筆頭著者, 責任著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Cross-Lingual Analysis Based on Natural Language Model to Explore Nationality Differences in Traveler Value

    Tianxiang Yang, Hideo Suzuki, Masayuki Goto

    The 7th Asian Conference of Management Science and Application   (ACMSA2023)  2023年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Target-awared Source Data Selection Strategy for Transfer Learning

    Kanyu Miyoshi, Ryotaro Shimizu, Linxin Song, Masayuki Goto

    The 7th Asian Conference of Management Science and Application   (ACMSA2023)  2023年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Follow-up survey on the effect of the educational program applying the concept of active learning in the field of Nepal

    Haruka Yamashita, Manita Shresta, Masaaki Sugihara, Masayuki Goto

    The 7th Asian Conference of Management Science and Application   (ACMSA2023)  2023年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A Clustering Method Using Embedded Representations Based on User Ratings

    Miho Mizutani, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    The 7th Asian Conference of Management Science and Application   (ACMSA2023)  2023年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Multi-Task Learning for Estimating Consumer Impressions of Product Images

    Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    The 7th Asian Conference of Management Science and Application   (ACMSA2023)  2023年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A Predictive Model of User Attributes from Action History Data based on VIME

    Mizuki Takeuchi, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Selection Criteria of Evaluation Axes for Impression Map Visualizations of Product Images

    Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Experimental Design based on Machine Learning for Finding Customer Groups with High Measure Effects

    Yuka Nakamura, Ayako Yamagiwa, Hokuto Sasaki, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Analysis of Purchase History Data and Reviews in Embedded Space

    Yuto Nunome, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A Novel Latent Class Model for Estimating the Relationship between User Preferences and Item Image Features

    Kirin Tsuchiya, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • An Efficient Active Learning Approach based on BERT for Job Label Classification Problem

    Koki Yamada, Ayako Yamagiwa, Goto Masayuki

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Machine Learning Based Experimental Design and Effectiveness Verification for Coupon Measures with Different Discount Amounts

    Akiko Yoneda, Ryotaro Shimizu, Shion Sakurai, Makoto Kawata, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • An Improved Algorithm based on Self-supervised Learning for Multi-tag Prediction of Extreme Weather Events

    Tomoki Amano, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Adversarial Counterfactual Regression with Importance Weighting

    Taichi Imafuku, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A Predictive Model of Future Sales Prices for Second-hand Smartphone Devices

    Masaki Masuda, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A Review Analysis by Automizing Extraction of Query-focused Summarization

    Daisuke Nakamura, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • An Embedding based Analysis of Multilingual Reviews for Service Quality Improvement of Accommodations for Foreign Travelers

    Kanta Morimoto, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

    23rd Asia Pacific Industrial Engineering & Management System Conference   (APIEMS 2023)  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Data-Selective Adversarial Discriminative Domain Adaptation: Improving Accuracy and Reducing Computational Complexity

    Keigo Kimura, Daisuke Nakamura, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.39  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Price Factor Analysis Based on Machine Learning for Second-hand Smartphone Market

    Takuya Morikawa, Mizuki Takeuchi, Yuta Sakai, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.37  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • An Approach of Customer Segmentation with SHAP Values Focusing on Individual Feature Influences on Outcome Variable

    Naru Shimizu, Yuka Nakamura, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.35  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • An Approximate Bayes Optimal Algorithm for Correcting Sample Selection Bias for Logistic Regression Models

    Taichi Abe, Tota Suko, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.31  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A Proposal of Product Image Analysis Model based on CVAE Learning Abstract Information of Product Descriptions

    Ayuno Fuchi, Masaki Masuda, Masakazu Asano, Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.14  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Factor Analysis Framework of Review Data based on BERT and SHAP for Improving User Ratings

    Mamiko Watanabe, Koki Yamada, Ryotaro Shimizu, Satoshi Suzuki, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.10  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A Study on Recommender Model Based on the Neural Collaborative Ranking Model Utilizing Multiple Implicit Feedback with Ordering Relationships

    Ryuta Matsuoka, Akiko Yoneda, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.09  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A Study on Performance Improvement and Interpretability of FTTransformer

    Tokimasa Isomura, Tomoki Amano, Ryotaro Shimizu, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.08  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • An Analysis of Customer Characteristics using Embedding Model with Attention Mechanism Considering Auxiliary Information

    Tatsuya Ishii, Kirin Tsuchiya, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

    The 21st Asian Network for Quality Congress (ANQ 2023), Vietnam,     JP.03  2023年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • Active Learning Method for Pairwise Comparison Data

    Ayako Yamagiwa, Masayuki Goto

    5th IEEE International Conference on Cybernetics, Cognition and Machine Learning Applications (ICCCMLA 2023), Track-4, No.4, Paper-ID.157, Germany    2023年10月

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Fashion-Specific Ambiguous Expression Interpretation with Partial Visual- Semantic Embedding

    Ryotaro Shimizu, Takuma Nakamura, Masayuki Goto

    The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2023 (CVPR2023)   ( 23579426 )  2023年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    DOI

  • 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, 井上一磨, 清水良太郎, 須子統太, 後藤正幸

    情報処理学会研究報告(Web)   2023 ( MPS-143 )  2023年

    J-GLOBAL

  • ロジスティック回帰モデルにおける統計的決定理論に基づく選択バイアス補正アルゴリズムについて

    阿部太一, 須子統太, 後藤正幸

    人工知能学会全国大会論文集(Web)   37th  2023年

    J-GLOBAL

  • 角度に基づいた高次元データ可視化手法に関する一考察

    阪井優太, 三川健太, 後藤正幸

    情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM)   46th  2023年

    J-GLOBAL

  • 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   1641 - 1655  2022年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：責任著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Learning and Estimation of Latent Structural Models Based on Between-Data Metrics

    Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC2022)     Paper We-PS2-T12.5  2022年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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)   13316 LNCS   344 - 358  2022年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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)   469 LNNS   379 - 389  2022年04月  [査読有り]

    DOI

  • 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

    第84回全国大会講演論文集   2022 ( 1 ) 23 - 24  2022年02月

    　概要を見る

    教師あり学習のモデルの学習において用いる教師ありデータの取得には大きなコストが発生する。そのような状況において，逐次的にモデルの精度を上げるために教師ラベルを付与するデータをサンプルすることでラベルの付与コストを抑えつつ精度の高いモデルを構築する手法として能動学習がある．能動学習は従来分類問題における議論が非常に多かったが，近年では回帰問題での研究事例も増加傾向にある．そこで本稿では，能動学習における回帰・分類問題における問題設定と最近の研究動向をまとめ紹介する．

  • 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

    第84回全国大会講演論文集   2022 ( 1 ) 5 - 6  2022年02月

    　概要を見る

    近年ECサイト上の購買が増加し，購買履歴データから顧客の嗜好を分析し活用する企業が増えている．顧客が商品を購入する際には，嗜好に加え購入用途が影響する可能性がある．加えて，用途の影響が大きい贈答用などの商品では，その購入頻度が低いことがある．しかし従来の埋め込み手法は同一顧客が購入した商品を，その用途に関わらず類似した商品であると見なすため適用することが難しい．そういった商品群を対象とし，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が提案されており，実データに対して一定の成果が得られている．本論文では，人工データを用いて上記手法が持つ特性を明らかにすることで，その有効性を示す．

  • 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, YANG Tianxiang, 後藤正幸

    情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM)   45th  2022年

    J-GLOBAL

  • 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, YANG Tianxiang, 山下遥, 後藤正幸

    人工知能学会全国大会論文集(Web)   36th  2022年

    J-GLOBAL

  • 隠れマルコフモデルに基づくユーザのWebサイト閲覧行動分析

    高尾 洋佑, 山極 綾子, 山下 遥, 後藤 正幸

    日本計算機統計学会シンポジウム論文集   35   51 - 54  2021年11月

    CiNii

  • 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 - Proceedings   IEEE IWCIA2021  2021年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

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    With the rapid development of information technology in recent years, it has become common for consumers to purchase various products via electric commerce (EC) sites. As a case study, this study focuses on ZOZOUSED, which is engaged in the business of buying used clothes from users, and reselling them as second-hand goods. From the perspective of inventory and management costs, it is desirable for items to be sold as soon as possible after they are listed on EC sites, and the number of listed items has been conventionally controlled, depending on the experience of item managers. However, owing to the subjective assessment of item managers, unnecessary price reductions for sales promotion of items, or opportunity losses triggered by an excessive number of listed items, may occur. For reasonable item management, the demand prediction for items by customers is a crucial task required to develop the optimal listing plan that balances supply and demand. Therefore, this study proposes a forecasting method of sales figures for the actual operation of listing second-hand goods, which comprises two-stage models: the first model is a prior seasonal long-term prediction of sales figures for each item group based on seasonal similarity, and the second model is a short-term fine-tuning prediction for daily operation via residual predictions with recent data. Furthermore, we apply the proposed model to the actual data of past sales figures accumulated in ZOZOUSED, and analyze the obtained results to demonstrate the usefulness of the proposed method. In addition, we empirically demonstrate the effectiveness of the proposed method by designing and performing an empirical experiment on an actual business by applying the output of the proposed method as a new index for determining the number of new items to be listed.

    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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    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 - Proceedings   IEEE IWCIA2021  2021年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    In recent years, it has become very popular to use purchase history data on e-commerce sites for marketing measures to increase sales. Under such a situation, this paper considers measures using the purchase history data of a company providing delivering services of fresh flower products through an e-commerce site. This site deals mainly with fresh flowers, and the majority of items are purchased for gifts. The demands of flower gifts are usually strongly related with certain events, such as birthday, Mother's day, opening celebration, etc. Since each customer often makes purchase only at certain event when purchasing a flower gift, and it is important to encourage them to make purchases at other events from marketing viewpoint. In addition, the appearance of fresh flowers is important, so product recommendation with product images is necessary. It is relatively easy to develop floral gifts because they consist of certain patterns such as types of fresh flowers and shapes such as bouquets. However, there is no development of product which quantitatively uses purchase history information, The purpose of this research is, therefore, to generate product images that are preferred by customers in another event, considering the characteristics of product images purchased in individual event, where it is also possible to create new product images that are not contained in existing items. The proposed model is based on Conditional Variational Auto Encoader (CVAE) and can generate image outputs by inputting product images as multi-labels of events and attributes such as age and gender of customers that greatly affect product selection. Then, after learning a generator model, we consider to analyze what kinds of new products a customer with certain attributes who purchased at certain event would newly prefer at other events by changing the labels. Furthermore, in this study, we demonstrate the validity of the model by analyzing an actual data set.

    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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Classification Model Of Consumer Living Patterns By Sparse Electricity Consumption

    Satoshi Suzuki, Masayuki Goto

    2020 INFORMS Annual Meeting   MA04 ( Data Mining 1 )  2020年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    　概要を見る

    <p>プロ野球において，試合中の投手交代は勝敗に直結する重要な意思決定事項である．従来，このような意思決定は監督の手腕に依存していたが，シーズン全試合の詳細データが蓄積されるようになった現在，これらのデータを学習した有用な分析モデルの活用が望まれる．そこで本研究では，投手のイニングごとの期待失点を推定するモデルを構築することで，先発投手交代の意思決定を支援することを考える．具体的には，アウトカウント・走者状況の組み合わせを状態と定義し，投手と打者の対戦ごとに状態間の遷移確率が異なることを考慮してイニングごとの期待失点を予測する学習モデルを提案する．ここで，投手と打者の対戦ごとに遷移確率を推定すると，組み合わせが膨大になり，推定精度が劣化してしまう．そこで，潜在クラスモデルを用いてその組み合わせを少数の潜在変数でグルーピングしながら遷移確率を推定することを考える．これにより，潜在クラスごとに算出された遷移確率を用いることで，期待失点を精度良く推定することが可能となる．また，日本プロ野球の実データに適用し，期待失点の推定精度を示すと共に潜在クラスの解釈を行うことで，提案モデルの有用性を示した．</p>

    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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Factorization Machines Considering the Latent Characteristics Behind Target Data

    Tomoya Sugisaki, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

    2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019)    2019年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年05月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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年05月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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年05月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者, 最終著者, 責任著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    DOI

  • 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

    情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM)   42nd  2019年

    J-GLOBAL

  • 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

    情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM)   42nd  2019年

    J-GLOBAL

  • 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

    人工知能学会全国大会論文集(Web)   33rd  2019年

    J-GLOBAL

  • 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

    ZHANG Zhiying, 保坂大樹, 山下遥, 後藤正幸

    人工知能学会全国大会論文集(Web)   33rd  2019年

    J-GLOBAL

  • 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年01月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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 - Asia-Pacific Software Engineering Conference, APSEC   2018-December   695 - 696  2018年07月  [査読有り]

    　概要を見る

    In recent years, the paradigm of social coding in software development has attracted attention to developers all over the world, and GitHub which is a social coding tool has spread to the area like education. There are many cases using it as a platform of PBL (Project Based Learning). However, since GitHub is not a tool for education, it is difficult to evaluate learners. This research focuses on the contribution of learners and proposes a system that teachers can grasp the contribution of learners.

    DOI

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年  [査読有り]

    　概要を見る

    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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • Awareness and Opinions of Nepalese Citizens on Gender Inequality in Nepal

    Hikari Nakamura, Brenda Bushell, Masayuki Goto

    Canadian Student Research Conference 2017   CSRC2017  2017年07月  [査読有り]

  • 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

    第79回全国大会講演論文集   2017 ( 1 ) 271 - 272  2017年03月

    　概要を見る

    近年，データベースやインターネットテクノロジーの進化により顧客がいつ，どこで，何を買ったのかについての詳細なデータを蓄積することが可能となった．このようなデータを活用した解析の中には，優良顧客をどのように獲得するのか，どのような施策を講じれば，離反顧客になることを抑止できるのか，といった様々な観点からの解析が存在する．本研究では，某小売店の購買履歴データを分析対象とし，顧客ごとに存在する会員ステージに着目する．非優良顧客と優良顧客にはどのような購買傾向の違いがあり，顧客を成長させるために重要度が高い商品は何か，をクラスタ分析及び重要度分析から明らかにすることで，顧客の成長への示唆が与えられる．

    CiNii

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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   APIEMS2016  2016年10月  [査読有り]

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • 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 2016  2016年10月  [査読有り]

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • A coupon effect model considering behavior data

    Kaitaro Endo, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference   APIEMS 2016  2016年10月  [査読有り]

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • 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 2016  2016年10月  [査読有り]

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • 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 2016  2016年10月  [査読有り]

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • 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 2016  2016年10月  [査読有り]

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • 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 2016  2016年10月  [査読有り]

    記事・総説・解説・論説等（国際会議プロシーディングズ）  

  • 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年07月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年03月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年11月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年03月

    　概要を見る

    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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • The Survey for Sustainable Tourism Development

    Naohiro Fujiwara, Yo Nishihara, Masayuki Goto, Brenda Bushell

    19th International Interdisciplinary Environmental Conference, Portland, Oregon   IICE2013  2013年06月  [査読有り]

  • 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年03月  [査読有り]

  • 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年03月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

  • Korean text categorization using the character TV-gram

    Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Masayuki Goto

    7th International Conference on Information Technology and Application, ICITA 2011   ( ICITA 2011 ) 197 - 202  2011年11月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    We previously proposed the accumulation method, a language-independent text classification method that is based on the character N-gram, and classified English and Japanese text documents. The accumulation method does not depend on the language structure, because it uses the character N-gram to form Index Terms. If text documents are expressed in Unicode, the accumulation method can classify the documents using the same algorithm. In the present paper, we improve the proposed method and classify Korean text documents, which are newspaper articles from the Korean Hankyoreh 2008 data set. As a result, the highest macro-averaged F-measure of the proposed method is 90.2% for the Korean Hankyoreh 2008 data set. In this way, we obtain good results for Korean. In addition, we demonstrate the improvement in classification accuracy for English. Finally, we consider points of qualitative meaning of the accumulation method.

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年06月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • English and taiwanese text categorization using N-gram based on Vector Space Model

    Makoto Suzuki, Naohide Yamagishi, Yi Ching Tsai, Takashi Ishida, Masayuki Goto

    ISITA/ISSSTA 2010 - 2010 International Symposium on Information Theory and Its Applications   ( ISITA2010 ) 106 - 111  2010年10月  [査読有り]

    　概要を見る

    In this paper, we present a new mathematical model based on a "Vector Space Model" and consider its implications. The proposed method is evaluated by performing several experiments. In these experiments, we classify newspaper articles from the English Reuters-21578 data set, and Taiwanese China Times 2005 data set using the proposed method. The Reuters-21578 data set is a benchmark data set for automatic text categorization. It is shown that FRAM has good classification accuracy. Specifically, the micro-averaged F-measure of the proposed method is 94.5% for English. However, that is 78.0% for Taiwanese. Though the proposed method is language-independent and provides a new perspective, our future work is to improve classification accuracy for Taiwanese. © 2010 IEEE.

    DOI

  • 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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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年09月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年09月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年08月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • Student Questionnaire Analyses Using The Clustering Method Based on The PLSI Model

    Takashi Ishida, Hisashi Hamada, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    The of the 2009 International Conference in Management Sciences and Decision Making   ICMSDN2009  2009年05月  [査読有り]

    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年05月  [査読有り]

  • Document Classification Methods with a Small-size Training Set

    Gendoh Kumoi, Takashi Ishida, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Proc. of the 2009 International Conference in Management Sciences and Decision Making   ICMSDN2009  2009年05月  [査読有り]

  • 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   ( ISITA2008 )  2008年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    　概要を見る

    This paper discusses the document classification problems in text mining from the viewpoint of asymptotic statistical analysis. In the problem of text mining, the several heuristics are applied to practical analysis because of its experimental effectiveness in many case studies. The theoretical explanation about the performance of text mining techniques is required and such thinking will give us very clear idea. In this paper, the performances of distance measures used to classify the documents are analyzed from the new viewpoint of asymptotic analysis. We also discuss the asymptotic performance of IDF measure used in the information retrieval field.

    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   ( ISITA2008 )  2008年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    　概要を見る

    In our previous paper, we proposed a new classification technique called the Frequency Ratio Accumulation Method (FRAM). This is a simple technique that adds up the ratios of term frequency among categories. However, in FRAM, the use of index terms is unlimited. Then, we adopt Character TV-gram as index terms improving the above-described particularity of FRAM. In the present paper, we will refine the DB of the index term set using mutual information and frequency ratio, and improve the classification accuracy. Next, the proposed method is evaluated by performing several experiments. In these experiments, we classify newspaper articles from English Reuters-21578 using FRAM. Reuters-21578 provides benchmark data in automatic text categorization. As a result, we show that it has the good classification accuracy. Specifically, the macro-averaged F-measure of the proposed method is 92.3% for Reuters-21578. Our method is language-independent and provides a new perspective and has excellent potential.

    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年07月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年07月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年06月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    CiNii

  • Statistical evaluation of measure and distance on document classification problems in text mining

    Masayuki Goto, Takashi Ishida, Shigeichi Hirasawa

    CIT 2007: 7th IEEE International Conference on Computer and Information Technology   CIT2007   674 - 679  2007年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    　概要を見る

    This paper discusses the document classification problems in text mining from the viewpoint of asymptotic statistical analysis. By formulation of statistical hypotheses test which is specified as a problem of text mining, some interesting properties can be visualized. In the problem of text mining, the several heuristics are applied to practical analysis because of its experimental effectiveness in many case studies. The theoretical explanation about the performance of text mining techniques is required and this approach will give us very clear idea. The distance measure in word vector space is used to classify the documents. In this paper, the performance of distance measure is also analized from the new viewpoint of asymptotic analysis. © 2007 IEEE.

    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年07月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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 )  2006年07月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年07月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • Creating Learning Environments through Eco-design

    Brenda Bushell, Yumi Kurishima, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

    North American Association for Environmental Education, 34th Annual Conference    2005年10月  [査読有り]

    担当区分：最終著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • The Model of Analysis in the Information Chain

    Nobuyuki Kawai, Tadayuki Masui, Masayuki Goto

    International Congress on Logistics and SCM Systems     161 - 166  2004年11月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    DOI

  • Consistency of Bayesian Model Selection

    Masayuki Goto, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

    International Symposium on Information Theory and Its Applications   ISITA98  1998年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年08月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    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年08月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年06月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • 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年01月

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分：筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

  • A Fast Learning Algorithm for Multilayer Neural Networks

    Yasutaka Kainuma, Masayuki Gotoh, Nobuhiko Tawara

    International Conference on Production Research   ICPR93   487 - 490  1993年08月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）  

    CiNii

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産業財産権

  • 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

    特許権

  • 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

    特許権

  • 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

    特許権

  • “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

    特許権

  • 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

    特許権

  • 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

    特許権

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現在担当している科目

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他学部・他研究科等兼任情報

  • 商学学術院   商学部

  • 理工学術院   大学院創造理工学研究科

学内研究所・附属機関兼任歴

  • 2023年
    -
    2024年

    カーボンニュートラル社会研究教育センター   兼任センター員

  • 2023年
    -
    2024年

    データ科学センター   兼任センター員

  • 2022年
    -
    2024年

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

  • 2020年
    -
    2025年

    データサイエンス研究所   プロジェクト研究所所長

特定課題制度（学内資金）

  • 大規模ログデータを活用したビジネス施策の効果推定と施策パラメータの最適化

    2023年   山下　遥, 楊　添翔, 山極　綾子

    　概要を見る

    本研究では，ECサイトなどに蓄積される顧客ユーザの活動履歴データ（大規模ログデータ）を活用してビジネス施策の効果の特定と施策パラメータを最適化するモデルの開発を目的としている。多くのECサイトでは，優良顧客の維持や顧客の成長を目的とした割引クーポンやポイント付与などの施策を実施しており，その最適化は重要な課題の一つと言える。一方で，過去にどの顧客ユーザに対してどのような施策が行われているのかといった履歴データは蓄積されており，それらを有効に活用して，より効果的な施策デザインに結び付けようとする試みも始まっている。本研究では，近年高度に発展した機械学習を効果的に活用して施策評価を行う手法について検討を行うと共に，施策パラメータの最適化のためのビジネス施策実験の計画手法の開発を目指している。人工知能や機械学習の分野では，データの選択バイアスなどの考慮し統計的因果関係を学習できる機械学習モデルや，実際には実施していない施策を実施したときの効果を推定しようとした反実仮想機械学習というモデルも提案されている。本研究ではこれらの人工知能分野における研究動向を踏まえ，過去のログデータを学習した機械学習モデルに基づくビジネス施策評価のための手法を構築し，人工データや実データを用いて評価を行った。加えて，大規模ログデータを有効活用しつつ，新たな施策実験を通じて，ビジネス施策を精度よく評価し，施策効果の高い対象グループを特定する手法を開発してその評価を行った。その結果，規模ログデータを活用したビジネス施策の効果推定と施策パラメータの最適化のための様々なモデルを提案することができ，ビジネスドメインにおける機械学習活用モデルに関する重要な知見の蓄積に繋がった。本研究の成果は，国内学会や国際会議の他，客観的な効果が認められた成果については順次，投稿論文として投稿を進める予定である。

  • 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年   山下 遥

    　概要を見る

    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年   三川健太, 山下 遥

    　概要を見る

    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年   三川 健太, 山下 遥, 楊 添翔, 雲居 玄道

    　概要を見る

    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年   山下 遥

    　概要を見る

    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年   三川 健太, 山下 遥

    　概要を見る

    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年   山下 遥, Brenda Bushell, 柳生 修二

    　概要を見る

    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年   三川 健太, 山下 遥

    　概要を見る

    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年   山下 遙

    　概要を見る

    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年   山下 遥

    　概要を見る

    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年  

    　概要を見る

    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年  

    　概要を見る

    　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年  

    　概要を見る

    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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