著者

早川 敦士 北内 啓

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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新しいB2Bマーケティング手法ABM(Account-based marketing)のために,成約済みの企業データを分析して成約確度の高いターゲット企業を推薦するシステムを構築した.ターゲット企業を推薦する際,特徴量の重要度が予測スコアの増減に与える影響を解釈しやすいこと,推定時に各特徴量が相互に影響を与えないことの2点が課題となる.ナイーブベイズを拡張し,特徴量の重要度をスムージングによって修正することでこれらの課題を解決した.実験の結果,提案手法がロジスティック回帰,GBDTと同等以上のAUCを達成することを確認した.