| abstract | 本研究では、優良顧客に特有のアイテムをCAEPにより発見し、優良顧客の購買シーケンシャルパタンに含まれるそのアイテムの割合と、全体に対する出現割合から当該シークエンシャルパタンをスコア化する。そしてある期間、優良顧客であると想定される顧客群から、異常なスコアを持つと考えられる顧客を識別することによって、教師無し学習タイプの予測モデルを提案する。提案したモデルに対してあるドラッグストアの実データを使って計算実験を行い、他の比較対象方法と比べてより異常性を識別できていることを示す。 |
| keywords | 異常検知，予測モデル，優良顧客 |