2022/11/26 更新

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ヨウ テンショウ
楊 添翔
Scopus 論文情報  
論文数: 0  Citation: 0  h-index: 4

Citation Countは当該年に発表した論文の被引用数

所属
理工学術院 創造理工学部
職名
助手

学歴

  • 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

  • 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

  • 2021年05月
    -
    継続中

    公益社団法人日本経営工学会

  •  
     
     

    情報処理学会

 

研究分野

  • 数理情報学   経営工学

研究キーワード

  • 購買行動分析

  • 機械学習

論文

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

    日本経営工学会論文誌   73 ( 2E ) 160 - 175  2022年07月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

    DOI

    Scopus

    1
    被引用数
    (Scopus)
  • 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:筆頭著者

    DOI

    Scopus

  • 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

    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]

    DOI

  • 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]

    DOI

  • 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

    Scopus

    10
    被引用数
    (Scopus)
  • 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

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受賞

  • 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

  • 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)  

    発表年月: 2022年10月

    開催年月:
    2022年10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)  

    開催年月:
    2022年06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  

    開催年月:
    2021年12月
     
     
  • 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)  

    開催年月:
    2021年11月
     
     
  • A Study on Ensemble Learning Model with Interpretability

    Taiga Yoshikawa, Ayako Yamagiwa, Tianxiang Yang, Masayuki Goto

    The 19th Asian Network for Quality Congress (ANQ2021)  

    開催年月:
    2021年10月
     
     
  • 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)  

    開催年月:
    2021年10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
     
     
  • 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
     
     
  • 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
     
     
  • 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
     
     
  • 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
     
     
  • 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
     
     
  • A Study of Analysis Methods for Explaining Different Important Items Focused on Membership Stage Growth

    Tianxiang Yang, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    2020 INFORMS Annual Meeting  

    発表年月: 2020年11月

    開催年月:
    2020年11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
     
     
  • 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
     
     
  • 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)  

    発表年月: 2020年10月

    開催年月:
    2020年10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
     
     
  • An analytical model of users' communication on a chat system

    The 20th Asia Pacific Industrial Engineering And Management Systems (APIEMS 2019)  

    発表年月: 2019年12月

    開催年月:
    2019年12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

    開催年月:
    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

    開催年月:
    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

    開催年月:
    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

    開催年月:
    2019年11月
     
     
  • 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)  

    発表年月: 2019年10月

  • An Analytical Model of Exhibition Price Change Effects on Second-Hand Fashion EC Site

    2019 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2019)  

    発表年月: 2019年10月

  • 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)  

    発表年月: 2019年10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

  • 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

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

    The 4th International Conference on Big Data, Cloud Computing, and Data Science (BCD 2019)  

    発表年月: 2019年05月

  • A Study on Feature Clustering Analysis By the Hidden Layer of Autoencoder

    16th Asian Network for Quality Congress  

    発表年月: 2018年09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 遥, 後藤 正幸

    日本経営工学会春季大会  

    発表年月: 2018年05月

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

    2017 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2017)  

    発表年月: 2017年12月

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

    15th Asian Network for Quality Conference (ANQ2017)  

    発表年月: 2017年09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

    日本経営工学会春季大会  

    発表年月: 2017年05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

  • 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

    日本経営工学会秋季大会  

    発表年月: 2015年11月

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学内研究費(特定課題)

  • ウェブ閲覧と購買データを活用したユーザ購買行動分析に関する研究

    2021年  

     概要を見る

    本研究課題では,蓄積された膨大なインターネットを通じたユーザの購買行動データを活用し,効果的なマーケティング施策に結び付けることを目的としている.対象となるウェブ閲覧と購買データでは,主に贈答用の商品を取り扱っているため,顧客の年間平均購買数が少ない特徴がある.ビジネスチャンスを逃さないため,本研究ではECサイト上で購買が行われたセッションを定義し,顧客の閲覧ページの遷移を閲覧系列として扱う.そして,潜在クラスモデルを拡張し,顧客が購入した商品の特性を分析できるモデルを提案する.分析結果により,ユーザのニーズに適した商品ページにたどりつきやすいサイト設計と推薦の一助となることが期待される.

  • 大規模購買データ構造を活用したユーザ購買行動分析に関する研究

    2021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,人数が少ない優良顧客の購買行動を把握すると人数が多い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いる層別されたユーザID-POSデータを対象とする.優良顧客の購買行動をより正確的に把握できるような手法と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.令和3年度には,人工データを生成し,理論検証の面から提案手法の有効性を検証した.さらに,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,実応用の面から提案手法の有効性を検証した.

  • 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.