表題番号：2018S-220 日付：2019/04/06
研究課題機械学習における統計的手段と数理最適化モデルの融合に関する研究
研究者所属（当時） 資格 氏名
（代表者） データ科学総合研究教育センター 教授 小林　学
研究成果概要
　本研究では顧客と商品に潜在クラスを仮定し，それらの潜在クラスの下で消費活動が行われる協調フィルタリング問題を対象とした．このとき潜在クラスがある期間で遷移する数理モデルの検討を行った．具体的にはパラメータの事前確率をディリクレ分布，消費活動の確率を多項分布とし，潜在クラスは一定期間ごとに隠れマルコフモデルに従って遷移するモデルを提案した．結果的にこのモデルの事後確率を最大化するパラメータは，平均場近似を用いることにより，効率的に解くことが可能となった．また数値シミュレーションによって仮定したパラメータと推定パラメータの評価を行ったところ，その誤差はごくごく小さくなることが確認できた．