著者

邵 博華 浅谷 公威 坂田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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M&Aが起こりやすいペアを自動的に検出する技術を作ることができれば、効率的なM&Aの候補の推薦や検討しているM&Aの有効性の検証に適用する事ができる。しかし、過去において、データの不十分さとM&A本来の複雑さのため、M&Aを自動推薦することは難しい。本研究では、M&Aを企業が持つキャッシュフローのデータや企業間の関係性などの指標からクラスタリングする手法を提案し、M&Aは特定のクラスターに集中していることが観察された。また、クラスタリングの精度を向上するために、キャッシュフローに関する指標から企業間の関係性の分類に重要と思われる指標のみを取り出すべく各指標間の関係性を分析した。本研究の結果は大規模データからのM&A推薦の有用性を示すものである。また、今後は多くの特徴量の設計と取捨選択を行い、M&Aの分析に応用し、その結果を経営学と比較連携する予定である。

著者

浅谷 公威 大知 正直 森 純一郎 坂田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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集団の発展する過程の理解や将来予測のため、引用ネットワークをはじめとしたネットワークの発展を可視化する手法が提案されている。しかし、既存手法では 要素をクラスタに集約し離散的な時間で可視化するため各要素の役割が明瞭ではない。我々は連続的な空間内に各論文を一つの点として分野が徐々に広がっていく過程を2次元空間に描画する手法を開発し、実際のデータセットで領域の成長・分岐・融合の様子を確認した。