AmbientAI A－13 大規模グラフを瞬時に分析する先進的なマイニング技術「Grapon –ラベル伝播・構造分析-」 Grapon’s Label Propagation & Structural Clustering enable efficient analysis for large–scale graphs “つながり”に隠れた特徴を知り、人・モノの選定に役立てます Discovering hidden knowledge from “relationships” toward selection of persons and goods 交友関係、取引関係、購買関係などのつながりを持った大規模なデータから、人、企業、商品が属するカテゴリを瞬時に推定したり、さま ざまなグループとつながる橋渡し役を短時間で発見することが可能な技術です。膨大な購買データを活用した販売促進につながる顧客の 発見や、企業間の取引関係や資本関係から提携すべき企業の発見などに役立ちます。 特 顧客の購買傾向から顧客の趣味・嗜好を推定する例 つながり：購買傾向が似ている顧客 健康志向 不明 不明 ■ カテゴリが判明しているデータとのつながり方から、カテゴリが不明な データがどのカテゴリに属するのかを瞬時に推定可能 高級志向 高級志向 不明 ■ つながりの強いグループと、グループどうしをつなぐ橋渡し役を瞬時に 抽出可能 不明 ■ 世界最速のアルゴリズムで、10万件を超えるデータでも数秒で分析 可能 ■ 1台のPCサーバで処理可能 Grapon 膨大なデータから 高速に推定※1 価格に 不明 敏感 利用シーン 不明 健康志向 価格に敏感 商品の併買関係から買い物かごの中身をふやせる推薦商品を抽出する例 つながり：一緒に買われる商品 肉・ワインのグループ 徴 膨大なデータから橋渡し役の商品（チーズ） を高速に抽出※2 パン・サラダのグループ ■ 顧客の趣味や嗜好を推定し、販売促進に活用 ■ 一緒に買われる商品のデータをもとに、お客様の買い物かごの中身 を増やせるカギとなる商品を抽出し、販売促進に活用 ■ 企業の特色を推定し、取引先に適するかの判断に活用 ■ 複数の業界と取引する企業を発見し、それら複数の業界 知識を活かした新商品開発のための提携先として選定 Ambient-AI における役割 ※1 既存技術比 2～400倍 ※2 既存技術比 20倍 本技術はAmbient-AIにおける高度・高性能なデータ解析技術として、 社会・産業の効率化やスマートな都市マネジメントを狙う技術です。 〈問い合わせ先〉[email protected] Copyright © 2016 NTT. All Rights Reserved.
© Copyright 2024 ExpyDoc
