DMラボ主催の海外ジョントワークショップをカナダ・バンクーバーにて開催

~WSの概要~
ICDM International Workshop on Data Mining for ServiceDMS2011held in conjunction with
The 2011 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2011),
Vancouver, Canada, December 11th, 2011

日時：2011年12月11日
場所：バンクーバー・ブリティッシュコロンビア州（カナダ）
※ワークショップレポート英語版はこちらをご覧ください。

ワークショップは現地時間の午後２時から開始され、
厳しい審査に通った５つの研究論文に関する発表が行われた。
司会は主催者であるDMラボセンター長の矢田勝俊教授が務めた。

◇オーガナイザー・司会を務めた矢田勝俊博士　（関西大学商学部教授/関西大学DMラボセンター長）

～基調講演～
"Knowledge discovery in city planning and office building management"
加藤直樹　博士（京都大学大学院工学研究科・教授）

1.　Dirk Van den Poel　博士（ベルギー・ゲント大学教授）
～発表内容～
"RFM variables revisited using quantile regression"

マーケティングやCRMでは再購入を推定するための代理変数として意図を使う。本研究では、意図を使うことによって推定にバイアスが生じることを示している。そして、区分回帰法を使う方がより少ないバイアスの推定が得られることを示している。

2.Moninder Singh　博士　（IBM Thomas J. Watson リサーチセンター）
～発表内容～
"Estimating Post-Event Seller Productivity Profiles in Dynamic Sales Organizations"

現在では販売員が流動的なため、単に販売員の頭数だけから生産性を見積もり、収入の予測や経営計画を立てることが難しくなっている。本研究では、線型計画法の手法を用いて販売員が組織
に流入し成長することを勘案して生産性を推定する手法を提唱し、実データに適用した。

3.宮崎慎也　博士　（関西大学データマイニング応用研究センター特任研究員）
～発表内容～
"Analysis of Residence Time in Shopping using RFID Data -An Application of the Kernel density estimation to RFID-"

宮崎博士の研究は、カーネル密度推定を用いて販売フロアで顧客の存在確率密度を推定する、という手法を提示したものである。カーネル密度推定では顧客の存在確率密度の連続的な分布を取得し、顧客の詳細な動きをキャプチャすることが可能である。宮崎博士らはこの推定手法が各売り場ゾーンの滞在時間の集計よりも優れていると主張している。

～招聘講演～
"Human Information Mining as Netizen"
栗原聡　博士（大阪大学大学院情報科学研究科・准教授）

4.津本周作　博士　（島根大学医学部教授）
～発表内容～
"Visualization of Hospital Services using Data Mining Methods"

現在病院には情報システムが導入されていて、医療従事者の医療行為は逐次蓄積されている。それらのデータは各部門で分散されて蓄積され、形式も統一されていないため分析が容易ではないが、津本博士の研究では治療の経時変化を時系列データとして扱うためのデータウェアハウスを構築し、予備解析、決定木、クラスタリング、MDSなどのデータマイニング手法を適用して各部門の医療行為における経時変化の特徴づけを行ったものである。

5.中島大輔　氏　（大阪大学大学院博士前期課程）
～発表内容～
"An Information Extraction Method from Different Structural Web Sites by Word Distances Between a User Instantiated Label and Similar Entity"

情報抽出を行う際には，通常、抽出のためのラベルをユーザが指定する。例えばアイテムＡを指定する際に“アイテムA:”のような文字列を指定する。しかしながら、これまでの方法は、文字列マッチングによって情報抽出を行うため、検索対象となる文書（ウェブページ）内にアイテムAという文字列が存在しない場合は情報抽出が困難であった。中島氏の提案手法では、ラベルの単語数を利用して、直接該当文字列が存在しない場合においても情報抽出を行う方法を提案しており、その有効性をリコール・プレシジョンにより評価しているものである。

◆参加者の様子◆