| 講演名 | 2004/1/22 時系列共起アルゴリズムによる営業知識獲得 : 実データによる実験結果報告 植野 研, 櫻井 茂明, |
|---|---|
| PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 営業活動に関する簡潔な時系列知識は、営業の活動過程から今後の活動を考える際に、時間軸を考慮した意思決定を支援することができる。本研究では、営業データ中の時系列共起関係に着目し、時系列マイニングアルゴリズムGSPを基本とした営業知識を抽出するシステムを実装した。営業日報テキストデータより、頻出する系列ルールや日数間隔を含んだ頻出系列ルールを生成することができた。また、系列長4までのルールは、定性的にみて理解可能であった。さらに、最小サポートを変化させたときの生成されるルール数の変化、処理時間の変化を実験により明らかにすることが出来た。アルゴリズムの処理過程においては、ルール生成にかかる処理時間、生成されるシード集合の数は、ともに時系列データの平均系列長に依存することが分かった。 |
| 抄録(英) | It might be helpful to acquire time series sales activity knowledge from daily sales reports in order to plan the next sales action in time series. We implemented a time series knowledge extraction algorithm based on the algorithm Generalized Sequential Patterns (GSP), focusing on the time-series co-occurrences between events in sales reports. From the experimental results we found that frequent time series sequences with and without time duration on sales activities are successfully extracted. We also found that the processing time of the algorithm could be dependent on the average length of time series sequence data. |
| キーワード(和) | 時系列マイニング / GSP / 知識獲得 / 営業日報 / SFA |
| キーワード(英) | Time-Series Data Mining / GSP / Knowledge Acuiqisition / Daily Sales Report / SFA |
| 資料番号 | AI2003-73 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
|---|---|
| 開催期間 | 2004/1/22(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
| 委員長氏名（英） | |
| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing (AI) |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 時系列共起アルゴリズムによる営業知識獲得 : 実データによる実験結果報告 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Sales Related Knowledge Acquisition by Time Series Co-occurrence Algorithm : Experimental Results with Daily Sales Reports |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 時系列マイニング / Time-Series Data Mining |
| キーワード(2)（和/英） | GSP / GSP |
| キーワード(3)（和/英） | 知識獲得 / Knowledge Acuiqisition |
| キーワード(4)（和/英） | 営業日報 / Daily Sales Report |
| キーワード(5)（和/英） | SFA / SFA |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 植野 研 / Ken UENO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)東芝研究開発センター知識メディアラボラトリー Knowledge Media Laboratory, TOSHIBA CORPORATION |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 櫻井 茂明 / Shigeaki SAKURAI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (株)東芝研究開発センター知識メディアラボラトリー Knowledge Media Laboratory, TOSHIBA CORPORATION |
| 発表年月日 | 2004/1/22 |
| 資料番号 | AI2003-73 |
| 巻番号（vol） | vol.103 |
| 号番号（no） | 623 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |