二重PU学習による潜在的顧客の特定
書誌事項
- タイトル別名
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- Learning from Double Positive and Unlabeled Data with Application of Potential-Customer Identification
抄録
<p>本研究では,正例データとラベルなしデータによる二値分類器の学習(learning from positive and unlabeled data; PU学習)を応用して,ターゲットマーケティングにおける潜在的顧客の特定のための手法を提案する.私たちは,企業がある商品を販売し,その商品を購入した顧客を観測できる状況を考える.意思決定者は,人々の企業へのロイヤルティの有無に基づいて,効果的に商品をマーケティングすることを目指す.ロイヤルティのある人々とは,マーケティングを行わなくても,その企業に対して関心があるような人々である.そのような人々は,企業がマーケティングを行わなくても,その商品に興味があれば,その企業で商品を購入する可能性が高い.そのため,商品に興味はあるものの,企業に対するロイヤルティが低い顧客に向けてマーケティングの焦点をあてることで,より効率的なマーケティングを行うことを考える.この目的のもと,潜在的な顧客を特定する分類器を限られたデータから学習する方法を考える.私たちのアルゴリズムは一段階の最適化で構成されているが,目的関数には潜在的にPU学習アルゴリズムの損失を二つ含んでいる.そのため,提案するアルゴリズムを二重PU学習と呼ぶ.提案アルゴリズムの妥当性はシミュレーション研究を通じて確認される.</p>
収録刊行物
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- 人工知能学会第二種研究会資料
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人工知能学会第二種研究会資料 2023 (FIN-032), 96-101, 2024-02-27
一般社団法人 人工知能学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390299318849764736
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- ISSN
- 24365556
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用可