第9回研究会
2015.6.25(木)
18:00-19:30協生館4F 階段教室3
確率的潜在意味解析とベイジアンネットによる行動系ビッグデータの確率モデリング
本村 陽一 (産業総合技術研究所)
講演概要
ビッグデータの活用、データから機械が学習する人工知能技術への期待が高まっている。また現在、消費者行動系のビッグデータとしてID-POSデータや共通ポイントカード履歴などが社会や経済活動の「今」を反映したものとして活用が進みつつある。こうした行動系ビッグデータから確率モデルを構築し、活用する技術として確率的潜在意味解析(probabilistic latent semantic analysis: PLSA)とベイジアンネットワークを紹介し、これらを使ってサービス現場の工学を実践するサービス工学の事例、及びこれから日本の様々な産業応用に向けて産総研内に設立された人工知能研究センターの活動などについても紹介する。
日本金融・証券計量・工学学会
高頻度データ・ビッグデータ活用法研究部会 Link