本稿は,計量経営学の進展を狙いとし,その要素技術になるデータサイエンスの基本事項を紹介することを目的とする.本稿では,まずデータサイエンスの入力となる「データ」の特性を述べ,「モデル化に対する基本姿勢」を紹介したうえで,主要なツールとなる「統計モデル」と「機械学習モデル」の概要を説明する.また,経営学でも有効活用しうる「ベイズモデル(統計モデルの一種)」の解析例も併せて紹介する.
Online ISSN : 2424-1806 Print ISSN : 0916-1600 ISSN-L : 0916-1600
本研究では,広告クリエイティブの停止予測に対して生存時間予測を利用した枠組みを提案する.広告クリエイティブの停止は配信効果の高いクリエイティブを選択するために重要なプロセスであるが支援する研究は未だ少ない.そこで深層学習を元にした広告クリエイティブを構成するさまざまな特徴量を考慮した生存時間予測の枠組みを提案する.この枠組みは ``売上を元にした損失項の導入'' と,``長期と短期をそれぞれを分割する2期間推定法の導入'' という2つの大変効果の高い技術から構成される.提案する枠組みは株式会社Gunosyから提供された1,000,000件の実世界における広告クリエイティブデータセットを用いて評価した.提案するマルチモーダルなDNNを元にした枠組みは従来手法よりも高い予測精度を実現した.2期間推定法では短期モデルおよび長期モデル共に20pt程度の大幅な予測精度の改善を確認した.売上を元にした
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