楊 添翔 (ヨウ テンショウ)

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所属

理工学術院 創造理工学部

職名

助手

学歴 【 表示 / 非表示

  • 2016年04月
    -
    継続中

    早稻田大学   創造理工研究科  

  • 2015年04月
    -
    2016年03月

    早稻田大学   創造理工研究科  

  • 2013年04月
    -
    2015年03月

    早稻田大学   国際情報通信研究科  

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2019年04月
    -
    継続中

    早稲田大学   創造理工学部   助手

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 2021年05月
    -
    継続中

    公益社団法人日本経営工学会

  •  
     
     

    日本情报处理学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 数理情報学   経営工学

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 購買行動分析

  • 機械学習

論文 【 表示 / 非表示

  • 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:責任著者

  • 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]

  • Identification of Insider Trading Using Extreme Gradient Boosting and Multi-Objective Optimization

    Shangkun Deng, Chenguang Wang, Jie Li, Haoran Yu, Hongyu Tian, Yu Zhang, Yong Cui, Fangjie Ma, Tianxiang Yang

    Information   10 ( 12 ) 367 - 367  2019年11月  [査読有り]

     概要を見る

    Illegal insider trading identification presents a challenging task that attracts great interest from researchers due to the serious harm of insider trading activities to the investors’ confidence and the sustainable development of security markets. In this study, we proposed an identification approach which integrates XGboost (eXtreme Gradient Boosting) and NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) for insider trading regulation. First, the insider trading cases that occurred in the Chinese security market were automatically derived, and their relevant indicators were calculated and obtained. Then, the proposed method trained the XGboost model and it employed the NSGA-II for optimizing the parameters of XGboost by using multiple objective functions. Finally, the testing samples were identified using the XGboost with optimized parameters. Its performances were empirically measured by both identification accuracy and efficiency over multiple time window lengths. Results of experiments showed that the proposed approach successfully achieved the best accuracy under the time window length of 90-days, demonstrating that relevant features calculated within the 90-days time window length could be extremely beneficial for insider trading regulation. Additionally, the proposed approach outperformed all benchmark methods in terms of both identification accuracy and efficiency, indicating that it could be used as an alternative approach for insider trading regulation in the Chinese security market. The proposed approach and results in this research is of great significance for market regulators to improve their supervision efficiency and accuracy on illegal insider trading identification.

    DOI

  • A Study of Feature Clustering Analysis based on the Hidden Layer Representation of an Autoencoder</b>

    Shimpei Kanazawa, Yuuki Sugiyama, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

    Total Quality Science   5 ( 1 ) 11 - 22  2019年09月  [査読有り]

    DOI

  • An Analytical Model of Relation between Browsing and Entry Activities on an Internet Portal Site for Job-hunting</b>

    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]

    DOI

受賞 【 表示 / 非表示

  • Best Paper Award

    2018年11月   16th Asian Network For Quality Congress  

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

  • Student Best Paper Award

    2017年12月   2017 Asian Conference of ManagementScience & Applications (ACMSA 2017)   Transfer Learning Based on Probabilistic Latent Semantic Analysis for Analyzing Purchase Behavior Considering Customers' Membership Stages  

    受賞者: 楊 添翔

講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • 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
     
     
  • 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
     
     
  • 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
     
     
  • 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
     
     
  • 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
     
     

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特定課題研究 【 表示 / 非表示

  • 多様な大規模顧客購買データを活用した次世代のビジネス支援システム

    2020年  

     概要を見る

    本研究課題では,会員ステージランク制度を導入した企業を分析対象とする.企業の年間売上を上げるため,非優良顧客の購買行動を向上させる施策や経営判断ための技術を開発することを目的としている.電子商取引サイトや実店舗を営む企業のデータベースに蓄積されていて新たに層別されたユーザのID-POSデータを対象とし,顧客の購買履歴から優良顧客と非優良顧客を定義してデータから学習を行い,顧客が非優良顧客から優良顧客までの潜在的な成長要因を発見できるような手法を提案した.今年度,実験条件を応じて人工データを生成し,実験を行い,提案手法の有効性を検証した.そして,研究成果を国際学会2020 INFORMS Annual Meetingにて発表した.

  • 購買履歴データを活用したユーザー行動分析に関する次世代の基礎研究

    2019年  

     概要を見る

    本研究課題では,企業の年間売上を上げるため,非優良顧客の購買行動を向上させる施策や経営判断ための技術を開発することを目的としている.電子商取引サイトや実店舗を営む企業のデータベースに蓄積されていて新たに層別されたユーザのID-POSデータを対象とし,顧客の購買履歴から優良顧客と非優良顧客を定義してデータから学習を行い,顧客が非優良顧客から優良顧客までの潜在的な成長要因を発見できるような手法を提案した.さらに,優良顧客と非優良顧客の異なる定義の仕方により,顧客成長パターン間の要因の違いを発見する方法も提案した.令和元年度には,株式会社良品計画から提供された顧客購買履歴データで実験を行い,提案手法の有効性を検証した.