05月23日(Tue) 13:50〜15:30 I会場(ウインクあいち-9F 908会議室)
| 演題番号 | 1I1-3 |
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| 題目 | 複雑な構造の経時データ解析におけるモデル選択についての考察 |
| 著者 | 原田 奈弥(株式会社豊田自動織機,産業技術総合研究所,人工知能研究センター) 山下 和也(産業技術総合研究所,人工知能研究センター) 黄 冬陽(産業技術総合研究所 人工知能研究センター) 本村 陽一(産業技術総合研究所 人工知能研究センター) |
| 時間 | 05月23日(Tue) 14:30〜14:50 |
| 概要 | 従来のpLSAを、2つの変数を離散化するクラス数が極端に異なるデータや、潜在クラスの構造が複雑なデータに適用すると、妥当なモデル選択ができない場合がある。AICを算出するための自由度が適切でないためである。商品種類数に対して観測時点数が非常に多いID-POSデータをはじめ、経時データにはこのような構造が多い。本研究では、このようなデータを実際にpLSAで分析した場合の問題点とその解決提案を行う。 |
| 論文 | PDFファイル |