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OA
大規模履歴データからの因果確率モデル構築のための時間発展類型の抽出
著者
関 庸一
長井 歩
出版者
群馬大学
雑誌
基盤研究(C)
巻号頁・発行日
2007
多量の個人履歴データを用い,行動の類型の上での時間発展の共通性から,個人のクラスターと時間発展モデルを抽出する各種の方法論を提案した.個体集団の細分の方法としては,古典的SOMを用いる方法の事例を検討するとともに,そこで生じた問題点を解決するために,位相的な構造を表現する新たな方法論として,可変自己組織化マップを提案した.また,クラスター上での予測方法として各種の予測モデルを作成した.
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
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こんな研究ありました:大規模履歴データからの因果確率モデル構築のための時間発展類型の抽出(長井 歩) http://t.co/IUPQqG81D8
こんな研究ありました:大規模履歴データからの因果確率モデル構築のための時間発展類型の抽出(関 庸一) http://t.co/t6H8JdkU
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収集済み URL リスト
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19500232/
(1)
https://kaken.nii.ac.jp/ja/p/19500232
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