著者

渕井 亮 鍾 寧

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. KBSE, 知能ソフトウェア工学 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.386, pp.43-48, 2011-01-17

参考文献数

7

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近年の情報技術の急速な発展に伴い株券電子化が実施され,株式投資がより身近なものとなっている.投資者はより多くの収益を得るために正確な予測を必要としている.既存の株価分析手法であるテクニカル分析は,未来を予測するのではなく,現在の状態を確認して売買を判断する指標である.そこで本研究では,データマイニング手法の一つであるサポートベクターマシン(SVM: Support Vector Machine)を利用し,分類問題と回帰問題の両面から株価の値動き方向性予測を行う.また,テクニカル分析と組み合わせて分析を行うことで,精度の高い方向性予測を目標とする.

著者

久保田 佳明 鍾 寧

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. KBSE, 知能ソフトウェア工学 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.109, no.392, pp.29-34, 2010-01-18

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Webスケール問題解決システムの開発には,ルールベース推論だけでなく,事例ベース推論との統合利用が要求される.そこで,本研究ではルールベース推論と事例ベース推論の協調処理ができる,分散Web推論エンジンのモデルとシステムを開発した.まだ,使用例として,パーソナライズされた旅行プランサービスを旅行ポータルサイトで提供するためのシステムを開発し,その提案手法の有用性を示した.これにより,ツアー情報と個々の旅行情報をそれぞれ提供できるのようになり,ユーザーが旅行プランを立てる負担を軽減できる.