抄録
消費者の行動履歴データから、特徴的な消費者グループに共通する行動パタンの識別は、ビジネス応用を考える上で有用である。既存研究にはClassification by Aggregating Contrast Patterns（CACP）などが存在するが、モデルに採用されるパタン数が多い傾向がある。これはモデル解釈を複雑にするため、真に必要十分なパタンの見極めが重要である。本研究では、CACPの使用パタン数を削減するために、トランザクションのパタンによるカバー状況に着目した方法を提案する。計算実験では、提案手法を,アパレル系サイトのデータに適用し,予測精度を損なわずにパタン数を削減可能であることを示す。
