転移学習を利用したファッション購買とアンケートデータからの幸福度の推定
1) 大阪府立大学
2) 大東文化大学
3) 岩手県立大学
| Abstract |
近年、様々なビッグデータの収集が、容易かつ安価になってきているが、購買履歴データと消費者の意識や購買の影響を調査したデータを組み合わせて取得することは、コスト面の課題も大きく、実現が困難である。一方、一部の顧客のみに限定した購買履歴と顧客意識に関するアンケートデータが存在することも多い。 本稿では、このようなあるショッピングサイトの購買履歴データと、一部の顧客についてのみ存在する消費者意識や購買の影響を質問したアンケートデータを利用して、転移学習を応用した方法によって、購買者の幸福度を推定するモデルを提案する。提案したモデルを実際のデータに適用し，結果について議論する． |
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Although there exist some big-data that are collected at reasonable cost easily, many other data take much cost to collect them. One of the latter cases includes historical purchasing and questionnaire data with IDs, simultaneously. For such case, we can often use only historical purchasing data for other IDs, additionally, however such data do not include questionnaire data. As for applying questionnaire data for other customers, transfer learning model can be a promising approach, and we propose a transfer learning model to estimate happiness for a practical fashion site data. From some computational experiments, we show practical results and discuss about them. |
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| Keywords | 転移学習，データマイニング，頻出パタン |
| Transfer Learning，data mining，Frequent Pattern |
