Nakahara Laboratory 中原研究室

Data Mining for Business Applications | 中原研究室の研究内容と各種活動内容の紹介

研究業績

書籍

  • 中原孝信（編著）、著者7名『マーケティングデータ分析 (Pythonによるビジネスデータサイエンス 3)』、2021年9月
  • 羽室行信（編著）、中原孝信、他4名『データの前処理 (Pythonによるビジネスデータサイエンス　2) 』、第４章担当、2021年6月
  • H. Morita and T. Nakahara: Pattern mining for historical data analysis by using moea (Chapter 3). Multiobjective Programming and Goal Programming, Theoretical Results and Practical Applications (Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems). Barichard, V. and M. Ehrgott. and X. Gandibleux and V. T’Kindt. Eds., Springer-Verlag, pp.135-144, 2009. March.
  • T. Nakahara and H. Morita: Finding hierarchical patterns in large pos data using historical trees (Chapter 4). Data Mining for Design and Marketing. Ohsawa, Y and K. Yada, Eds., Chapman and Hall, pp.57-79, 2009. January.

査読付き学術雑誌論文

  1. Kosuke Motoki, Takanobu Nakahara, Carlos Velasco, ''Tasting brands: Associations between brand personality and tastes'', Journal of Business Research, 2022.12.
  2. 中原孝信, 丸橋弘明, 羽室行信, 宇野毅明 「グラフ研磨を利用した顧客クラスタリングによる多様性を考慮した特徴抽出」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.64, No.2, pp.102-109, 2019.02.
  3. T. Sato, Y. Takano, T. Nakahara, “Investigating consumers’ store-choice behavior via hierarchical variable selection,” Advances in Data Analysis and Classification, Springer, Vol.13, Issue 3, pp.621-639, 2018.
  4. Takeaki Uno, Hiroki Maegawa, Takanobu Nakahara, Yukinobu Hamuro, Ryo Yoshinaka, Makoto Tatsuta, “Micro-clustering by data polishing”, 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Boston, MA, pp. 1012-1018, Dec., 2017.
  5. S. Cheung, Y. Hamuro, J. Mahlich, T. Nakahara, R. Sruamsiri, S. Tsukazawa, ”Drug Utilization of Japanese Patients Diagnosed with Schizophrenia: An Administrative Database Analysis”, Clinical Drug Investigation, Vol. 37, Issue 6, pp.559-569, 2017/6.
  6. T. Sato, Y. Takano, T. Nakahara, “Using Mixed Integer Optimisation to Select Variables for a Store Choice Model,” International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms, Vol.5, No.2, pp.123–134 , 2016.04.
  7. 中原孝信, 羽室行信, 宇野毅明 「グラフ研磨手法を用いた顧客の店舗選択モデルの構築」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.60, No.2, pp.89-95, 2015.02.
  8. T. Nakahara, K. Yada, “Analyzing consumers’ shopping behavior using RFID data and pattern mining”, Advances in Data Analysis and Classification, Springer, Vol. 6, Issue 4 (2012), Page 355-365, December.
  9. T. Nakahara, K. Yada, “Evaluation of the Shopping Path to Distinguish Customers Using a RFID Dataset”, International Journal of Organizational and Collective Intelligence, 2(4), 1-14, October-December 2011.
  10. 中原孝信, 「未購買アイテムを考慮した顧客潜在価値による販売促進への活用」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.56, No.2, pp.98-103, 2011.
  11. T. Nakahara, H. Morita, “Collaborative filtering by using a graph partitioning method on binary data”, 日本情報経営学会誌, Vol.30, No.4, pp .125-133, 2010.04.
  12. 中原孝信, 森田裕之, 羽室行信, 本橋信次, 「中古車オークションデータを用いた自動車リースの査定条件に関する分析」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.54, No.2, pp.65-72, 2009.
  13. 中原孝信, 森田裕之, 米田知弘, 「グラフ縮約による主要なＷｅｂ巡回経路を利用したパターン分析」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.53, No.2, pp.85-93, 2008.
  14. 中原孝信, 森田裕之, 「グラフ分割手法を応用したCD販売店の顧客購買分析」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.52, No.2, pp.79-86, 2007.
  15. 中原孝信, 森田裕之, 「ターゲット顧客を識別するためのクレジット購買履歴データを用いたパターン分析」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.51, No.2, pp89-96, 2006.
  16. 中原孝信, 森田裕之, 「 百貨店のクレジット購買データを用いた関連購買による顧客特徴分析」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.50, No.7, pp.488-494, 2005.

査読付き会議録論文

  1. T. Nakahara, ''Why Do We Love Coffee Even Though It Is Bitter?'', In: Meiselwitz G. (eds) Social Computing and Social Media: Experience Design and Social Network Analysis. HCII 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 12774. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-77626-8_30
  2. 佐藤俊樹, 高野祐一, 中原孝信, 『混合整数最適化による階層的変数選択を用いた店舗選択要因の分析』, 第15回情報科学技術フォーラム（FIT 2016）講演論文集 第2分冊, pp.23–30, 2016.09.
  3. 佐藤俊樹, 高野祐一, 中原孝信, 「整数計画法による変数選択を用いた店舗選択モデル」, 第14回情報技術科学フォーラム (FIT2015) 講演論文集第2分冊 pp. 53–58. 2015.09.17.
  4. T. Nakahara, T. Uno, and Y. Hamuro, “Prediction Model Using Micro-clustering”, Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems 18th Annual Conference, KES-2014 Gdynia, Poland, September 2014 Proceedings, DOI: 10.1016/j.procs.2014.08.231, Volume 35, 2014, pp.1488–1494, 2014.
  5. T. Nakahara, Y. Hamuro, “Detecting topics from Twitter posts during TV program viewing”, MoDAT in conjunction with IEEE ICDM 2013 in Dallas, Texas. DOI: 10.1109/ICDMW.2013.48. December 7, 2013.
  6. T. Nakahara, K. Yada, “Extraction of Customer Potential Value Using Unpurchased Items and In-store Movements”, In proceedings of KES 2011, KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, Lecture Notes in Computer Science, 2011, Volume 6883/2011, DOI: 10.1007/978-3-642-23854-3_31. pp.295-303, September 12-14, 2011. Kaiserslautern, Germany.
  7. M. Kholod, T. Nakahara, H. Azuma, K. Yada, “The Influence of Shopping Path Length on Purchase Behavior in Grocery Store“, In proceedings of KES 2010, KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, Lecture Notes in Computer Science, 2010, Volume 6278/2010, DOI: 10.1007/978-3-642-15393-8_31. pp.273-280, September.
  8. T. Nakahara, T. Uno, K. Yada, ”Extracting Promising Sequential Patterns from RFID Data Using the LCM Sequence”, In proceedings of KES 2010, KNOWLEDGE-BASED AND INTELLIGENT INFORMATION AND ENGINEERING SYSTEMS, Lecture Notes in Computer Science, 2010, Volume 6278/2010, DOI: 10.1007/978-3-642-15393-8_28. pp.244-253, September.
  9. H. Morita, T. Nakahara, Y. Hamuro, S. Yamamoto, ”Decision Tree-based Classifier Incorporating Contrast Patterns”, The 13th IEEE International Symposium on Consumer Electronics(ISCE2009), DOI: 10.1109/ISCE.2009.5156927, pp.858-860. May 25-28, 2009, Mielparque-Kyoto, Kyoto, Japan, 2009.
  10. T. Nakahara, H. Morita, “Recommender System for Music CDs Using a Graph Partitioning Method”, In proceedings of KES 2009, Lecture Notes in Computer Science 5712, Springer 2009. pp.259-269, September.
  11. T. Nakahara, H. Morita, “Pattern Mining in POS data using a Historical Tree”, Workshops Proceedings of the 6th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2006), 18-22 December 2006, Hong Kong, China, IEEE Computer Society, 2006, pp.570-574.

査読無し

  1. 大内 章子, 山本 昭二 , 伴 (戸田) 裕果 , 高田 茂樹 , 中原 孝信, 「オンライン遠隔授業における教授法の開発と授業効果の研究 : リカレント教育での実践例より」,関西学院大学高等教育研究, 12号, pp1-16, 2022-03-12, ISSN:21859124.
  2. 里村卓也, 中西正雄, 中原孝信、「感染症流行の「加速度」を測る －伝染・隔離モデルと状態空間モデルを用いて－ 」,ソシオネットワーク戦略ディスカッションペーパーシリーズ, ISSN2434-9445, 第 100 号 2022 年 2 月
  3. 中原孝信, 「個人特性を考慮したグラフ研磨によるクラスタリングと特徴抽出」, 電子情報通信学会, Vol.104 No.3, pp.228-234, 2021.03.
  4. 中原孝信，大内章子，羽室行信,「ハッピーキャリア SNSを利用したユーザと言葉のネットワーク分析」,オペレーションズ・リサーチ, Vol.64. No.11, pp.679-685, 2019.11.
  5. 中原孝信, 羽室行信, 「ビッグデータからの情報抽出とその応用」,日本ソーシャルデータサイエンス論文誌, 第1巻, 第1号, 2017.03.
  6. 中原孝信, 中元政一, 羽室行信, 「ビッグデータ解析ツール NYSOL ―性能評価,並列処理,ビジネス応用ケース―」,オペレーションズ・リサーチ, Vol.61. No.1, pp.11-18, 2016.01.
  7. 羽室行信, 中原孝信, 「ネットワーク構造を対象とした特徴量抽出とその応用」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.60. No.8, pp.468-474, 2015.08.
  8. 中原孝信, 前川浩基, 羽室行信, 「テレビ番組視聴時におけるTwitter投稿からのトピック検知」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.58, No.8, pp.442-448, 2013.08.
  9. 前川浩基, 中原孝信, 岡田克彦, 羽室行信, 「大規模ニュース記事からの極性付き評価表現の抽出と株価収益率の予測」, オペレーションズ・リサーチ, Vol.58, No.5, pp.281-288. 2013.05.
  10. 中原孝信, 矢田勝俊, 「系列パターンマイニングを用いたストリーミングデータからの特徴抽出」(特集：「系列パターンマイニングの最近の動向」), 人工知能学会誌, Vol.27, No.2, pp.146-153, 2012, 3月.
  11. 矢田勝俊, 中原孝信, 「産学連携と文理融合を実現するDSIプログラムの開発」(「レクチャーシリーズ：「サービスイノベーションとAIと教育」〔第5回〕). 人工知能学会誌, Vol.26, No. 1, pp79-85 ,2011.
  12. 市川昊平, 中原孝信, 矢田勝俊, 「データマイニングツール, MUSASHI を基盤としたサービスサイエンスへの取組み」（特集：「現場が主導するサービスサイエンス」）, 人工知能学会誌, Vol.26, No.2, pp.117-125, 2011.
  13. H. Morita, T. Nakahara, “Data mining from photographs using the KeyGraph and genetic algorithms”, Journal of Economics, Business and Law, Vol.7, pp.73-85, 2005.

国際会議

  1. T. Nakahara, Y. Sakuma, K. Yada, M. Wedel, ''The Impact of Checkout Congestion on Purchasing Behavior'', EMAC 2021 Annual conference (Online), May 25th, 2021.
  2. T. Nakahara, A. Ouchi, Y. Hamuro, ''Using Social Networking Services in Education to Support Learning'', The International Symposium on Business and Social Sciences, Hawaii, USA, 6-8 August 2019. pp.226-234.
  3. T. Nakahara, “Use of Personal Color and Purchasing Patterns for Distinguishing Fashion Sensitivity”, In: Meiselwitz G. (eds) Social Computing and Social Media. Technologies and Analytics. SCSM 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 10914. Springer, Cham, https://doi.org/10.1007/978-3-319-91485-5_20. ISBN: 978-3-319-91484-8, 2018.
  4. T. Nakahara, T. Uno, and Y. Hamuro, “Prediction Model Using Micro-clustering”, Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems 18th Annual Conference, KES-2014 Gdynia, Poland, September 2014 Proceedings, DOI: 10.1016/j.procs.2014.08.231, Volume 35, 2014, pp.1488–1494, 2014.
  5. T. Nakahara, Y. Hamuro, “Detecting topics from Twitter posts during TV program viewing”, MoDAT in conjunction with IEEE ICDM 2013 in Dallas, Texas. DOI: 10.1109/ICDMW.2013.48. December 7, 2013.
  6. T.Nakahara, T. Kin, K. Yada, “Analysis of the impact of media contact on the purchase process”, SIAM International Workshop on Data Mining for Marketing (DMM2011) held in conjunction with the 2011 SIAM International Conference on Data Mining, pp.55-61. Mesa, Arizona USA, 28-30 April 2011.
  7. T. Nakahra, H. Morita, Y. Hamuro, “Recommender System for Meal Menus Using a Potential Model”, The Eleventh IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications, February 14-16, 2011. Innsbruck, Austria.
  8. T. Nakahara, H. Morita, “Collaborative Filtering by Using a Graph Partitioning Method on Binary Data”, Asia Pacific Conference on Information Management (APCIM2009), 27-29 March 2009, Beijing, China, 2009.
  9. T. Nakahara, H. Morita, T. Yoneda, “Discovery of Web Usage Patterns Using Graph Reduction and MOEA”, The 7th International Conference on Optimization: Techniques and Applications (ICOTA7), 12-15 December 2007, Kobe, Japan, 2007.
  10. T. Nakahara, H. Morita, “A Recommendation System Using a Graph Partitioning Method”, Eighth International Conference on Operations and Quantitative Management (ICOQM08), 17-20 October 2007, Bangkok, Thailand, 2007.
  11. H. Morita, T. Ishigaki, T. Nakahara, “A Study on Optimal Pricing Strategy for Retail Stores”, Eighth International Conference on Operations and Quantitative Management (ICOQM08), 17-20 October 2007, Bangkok, Thailand, 2007.
  12. H. Morita, T. Nakahara, “Pattern Mining for Historical Data Analysis by using MOEA”, The 7th International Conference devoted to Multi-Objective Programming and Goal Programming (MOPGP2006), June 12-14, 2006, Loire Valley (old city hall of Tours), France.

学会発表

  1. 大久保京子, 中原孝信, 奥瀬喜之, 大久保街亜,「製品選択と眼球運動に関する探索的研究」,消費者行動研究学会, 第64回消費者行動コンファレンス, オンライン開催, 2022.5.15.
  2. 中原孝信,「シングルソースデータを利用した消費者インサイトの発見」,日本マーケティング・サイエンス学会, 第108回研究大会, オンライン開催, 2020.12.5.
  3. 中原孝信,羽室幸信,「味覚センサーとアンケートを利用したコーヒーの評価」,日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2020年春季研究発表会, pp.314-315. 奈良, 2020,
  4. 宇野 毅明, 岩崎 幸子, 中原 孝信, 中元 政一, 羽室 行信, 「データ研磨によるコンセンサスクラスタリングの精緻化」,人工知能学会 第106回人工知能基本問題研究会, 指宿市民会館,中会議室 ,2018/3/17 国内
  5. 中原孝信,「パーソナルカラーと購買アイテムによるファッション感度の判別」,人工知能学会第105回人工知能基本問題研究会, 石垣島大濱信泉記念館, 2018.1.29.
  6. 宇野毅明, 岩﨑幸子,中原孝信, 中元政一,羽室行信,「乱数シード依存のクラスタリング手法の安定化に対するアプローチ」,人工知能学会第105回人工知能基本問題研究会, 石垣島大濱信泉記念館, 2018/1/29, 国内.
  7. 中原孝信, 岩﨑幸子, 中元政一,宇野毅明, 羽室行信,「相互類似関係を考慮したグラフ研磨の提案とその評価」,2017年度人工知能学会（第31回）,ウインクあいち, 2017.5.24.
  8. 岩﨑幸子, 中元政一, 中原孝信, 宇野毅明, 羽室行信,「グラフ構造による相関ルールの視覚化ツール:KIZUNA」,2017年度人工知能学会（第31回）,ウインクあいち, 2017.5.24.
  9. 中原孝信, 岩﨑幸子, 宇野毅明, 羽室行信,「相互類似関係を考慮したグラフ研磨の評価」,日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年春季研究発表会 沖縄県市町村自治会館, 2017.3.16.
  10. 岩﨑幸子, 中元政一, 中原孝信, 宇野毅明,羽室行信,「グラフ構造による相関ルールの視覚化ツール:KIZUNA」,日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年春季研究発表会 沖縄県市町村自治会館, 2017.3.16.
  11. 宇野毅明, 中原孝信, 羽室行信,「データ研磨によるクリーク列挙クラスタリング」,日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年春季研究発表会 沖縄県市町村自治会館, 2017.3.16.
  12. 中原孝信, 佐藤俊樹, 高野祐一, 「商品分類の階層構造を考慮した変数選択による店舗選択モデル」,日本マーケティング・サイエンス学会 第99回研究大会, 東北大学川内南キャンパス, 2016.6.11,12.
  13. 中原 孝信, 大内 章子, 宇野 毅明, 羽室 行信, 「データ研磨の2部グラフへの適用と Twitter からの意見抽出」,2016年度人工知能学会（第30回）,北九州国際会議場, 2016.6.6〜6.9.
  14. 市川雄太, 田澤有真, 中原孝信,「データ研磨を用いた考慮集合の予測と推薦」 ,日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2016年春季研究発表会, 慶応義塾大学矢上キャンパス, 2016.3.18.
  15. 福島孝志, 中原孝信, 羽室行信「ランダムウォークシミュレーションを利用した立ち寄り購買モデルによる商圏推定」 ,日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2016年春季研究発表会, 慶応義塾大学矢上キャンパス, 2016.3.18.
  16. 中原孝信, 河原弘宜, 羽室行信, 「コーヒーの味覚を評価するための実験計画法」,日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2015年秋季研究発表会, 九州工業大学, 2015.9.10.
  17. 中原孝信, 羽室行信, 「グラフ特徴量を用いた識別モデルによる内在的購買行動の抽出」, 2015年度人工知能学会（第29回）, 函館 はこだて未来大学, 2015年5月30日〜6月2日, 発表6月2日
  18. 中原孝信, 矢田勝俊, 「バースト検知手法を用いたレジの混雑状況の特定」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2015年春季研究発表会, pp.236-237, 東京理科大学, 2015.3.27
  19. 佐藤俊樹, 高野祐一, 中原孝信,「店舗選択モデルの構築と整数計画法による変数選択」,情報処理学会第77回全国大会, 京都大学, 2015,3,18.
  20. 中原孝信, 宇野毅明, 羽室行信, 「マイクロクラスタリングを用いた概念化とモデルの構築」, 2014年度人工知能学会（第28回）, 松山 ひめぎんホール, 2014年5月15日
  21. 中原孝信, 前川浩基, 宇野毅明, 羽室行信, 「Twitterからのトピック発見における中規模構造抽出の効果」,人工知能学会 第92回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 函館市民会館 大会議室, 2014.1.30.
  22. 中原孝信, 宇野毅明, 羽室行信, 「マイクロクラスタリングを用いた単語分類とトピック検知」, アルゴリズム研究会, 花巻南温泉峡 渡り温泉さつき, 2013年11月6,7日
  23. 中原孝信, 宇野毅明, 岡田克彦, 羽室行信, 「強化学習を用いたブーム検知型トレーディングシステムの構築」, 第11回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN), 東京大学, 2013,10,12.
  24. 前川浩基, 中原孝信, 羽室行信, 「テレビ番組視聴時におけるtwitter投稿のバースト検知と情報配信の可能性」, 2013年度人工知能学会（第27回）, 富山 国際会議場, 2013.6.5.
  25. 中原孝信, 宇野毅明, 岡田克彦, 羽室行信, 「強化学習を用いた相場のブーム検知と株取引への適用」, 2013年度人工知能学会（第27回）, 富山 国際会議場, 2013.6.4.
  26. 中原孝信, 前川浩基, 羽室行信,「オリンピック期間中のTwitter データによるセンチメント分析」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2013年春季研究発表会, pp.108-109. 2013.3.5. 東京大学
  27. 前川浩基, 中原孝信, 岡田克彦, 羽室行信, 「大規模ニュース記事を用いた株価収益率の予測」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2013年春季研究発表会, pp.108-109. 2013.3.5. 東京大学
  28. 中原孝信, 矢田 勝俊, 「RFIDデータを用いた店舗内買物行動に関する分析」, 日本マーケティング・サイエンス学会 第90回研究大会, 電通ホール, 2011.12.3.
  29. 中原孝信, 矢田 勝俊, 「買い物時間による顧客の分類と売場の訪問順序を考慮した購買モデルに関する研究」, 2011年度人工知能学会全国大会（第25回）, アイーナ いわて県民情報交流センター, 2011.6.2.
  30. 中原孝信, 「未購買アイテムを考慮した顧客潜在価値に関する研究」, (社)日本オペレーションズ・リサーチ学会, 平成22年秋季研究発表会,アブストラクト集, pp.36-37. 2010. コラッセふくしま, 2010.9.16.
  31. 中原孝信, 宇野毅明, 矢田 勝俊, 「LCMシークエンスを用いた顧客動線データからの特徴抽出」, 2010年度人工知能学会全国大会（第24回）, 長崎ブリックホール, 2010.6.10.
  32. 中原孝信, 森田裕之, 羽室行信, 米田知弘, 「グラフ構造を用いたポテンシャルモデルによるメニュー推薦システムの提案」, 日本マーケティング・サイエンス学会 第85回研究大会, 京都工芸繊維大学, 2009.6.
  33. 中原孝信, 森田裕之, 「グラフ分割問題を利用したＣＤ購買データに対する推薦システム 」, 経営情報学会2008年度秋季全国研究発表大会, 東北大学, 2008.11.
  34. 森田裕之, 中原孝信, 羽室行信, 山本昭二, 「多面的メディア接触の消費者購買行動への影響分析」, 日本マーケティング・サイエンス学会 第83回研究大会, 大阪府立大学, 2008.6.
  35. 中原孝信, 「自動車リースを対象にしたパターン抽出法による有効な査定条件に関する分析」, 日本マーケティング・サイエンス学会 第83回研究大会, 大阪府立大学, 2008.6.
  36. 中原孝信, 森田裕之, 米田知弘, 「 グラフ縮約を用いた主要なサイト構造の抽出とアクセスパターンの分析 」, 経営情報学会2007年度秋季全国研究発表大会予稿集, 静岡大学, pp550-553, 2007.11.
  37. 森田裕之, 石垣智徳, 中原孝信, 「 構造方程式モデルと多目的最適化手法を利用した小売業におけるプライシング戦略 」, 経営情報学会2007年度秋季全国研究発表大会予稿集, 静岡大学, pp170-173, 2007.11.
  38. 森田裕之, 中原孝信, 「グラフ分割とナップザック問題を利用した最適なプライシング戦略 」, 経営情報学会2006年度秋季全国研究発表大会予稿集, pp14-17, 神戸商科大学, 2006.11.
  39. 衣川雅彦, 中原孝信, 森田裕之, 「データ圧縮を利用したＣＤ購買データのパターンマイニング 」, 経営情報学会2006年度秋季全国研究発表大会予稿集, pp10-13, 神戸商科大学, 2006.11.
  40. 中原孝信, 森田裕之, 「グラフ分割手法を応用した分類による購買特徴の抽出 」, 経営情報学会2006年度秋季全国研究発表大会予稿集, 神戸商科大学, pp2-5, 2006.11.
  41. 中原孝信, 森田裕之, 「GAを用いた購買履歴データからの有効部分パターンの抽出 」, 日本OR学会2005年秋季研究発表会アブストラクト集, pp.214-215, 神戸学院大学, 2005.9
  42. 中原孝信, 森田裕之, 「多次元コードを利用したクレジット利用履歴データのパターン分析 」, 経営情報学会2005年度春季全国研究発表大会予稿集, pp.82-85, 早稲田大学, 2005.6.
  43. 中原孝信, 森田裕之, 「関連購買分析を利用した百貨店における顧客の購買行動に関する分析 」, 経営情報学会2004年度秋季全国研究発表大会予稿集, 名古屋工業大学, 2004.11.

セミナー・研究会・講演 (2011年以降)

  1. 中原孝信, ネットワーク構造を利用した関係性を捉える技術とその応用, 第118回人工知能基本問題研究会, 招待講演, Zoom, 2021/11/26.
  2. 中原孝信,全国都道府県を対象としたCOVID-19感染者予測シミュレーションに関する報告, 消費者行動とマーケティング意思決定の研究部会, Zoom, 2020/9/28.
  3. 丸橋弘明,中原孝信,羽室行信 既存顧客に対する 現場主導のプロモーション立案モデル 日本マーケティング・サイエンス学会 平成29年度データ解析コンペティション関西予選最終報告会 大阪府立大学 2018/3/4 国内
  4. 丸橋弘明,中原孝信,羽室行信 既存顧客に対する 現場主導のプロモーション立案モデル 経営科学系研究部会連合協議会 平成29年度データ解析コンペティション成果報告会 中央大学 2018/3/9 国内
  5. 中原孝信, 「データ研磨とマーケティング応用–考慮集合の予測–」,第1回 AIP若手研究交流会,コクヨホール品川, 2017.12.19.
  6. T.Nakahara, “Extraction of Customer Potential Value using shopping data”, IABD 2017 , The 3rd International Workshop on Innovative Algorithms for Big Data, 30 November, 2017.
  7. 中原孝信, 「データ研磨を用いた消費者購買行動の解明」,FIT2017,2017/9/12 (招待講演)
  8. 中原孝信, 岩崎幸子, 羽室行信, 宇野毅明, 「相互類似関係を考慮したグラフ研磨の応用 – 商品間の絆を求めて -, 情報系 WINTER FESTA Episode2 , 2016.12.23.
  9. 中原孝信, 「特徴的な構造抽出とそのビジネス応用」,流通経済研究所, 2016.11.17. (招待講演)
  10. 中原孝信, 大内章子, 宇野毅明, 羽室行信,「出産時の就業継続と育児休業取得に関する意思決定要因の抽出」,日本労務学会関西部会例会, 近畿大学東大阪キャンパス, 2016.3.13.
  11. 中原孝信, 「グラフ研磨手法を用いた特徴抽出」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部 2016年度 第1回 支部総会・記念講演会, 関西学院大学大阪梅田キャンパス, 2016.3.5.
  12. 中原孝信, 「Twitterを利用した育休に関する意見抽出 －2部グラフを対象にしたデータ研磨の適用－」, CREST大阪グループ×SDDシンポジウム, グランフロント大阪, 2015.12.12
  13. 中原孝信,「言葉の評価を利用したコーヒー推薦システム」,商学研究所定例研究会, 2015.11.17.
  14. 中原孝信, 「おむつとビールの法則を理解するためのバスケット分析」, 第 3 回ソレイユデータ道場 ビジネス連携ワークショップ, 大阪イノベーションハブ, 2015.3.18.
  15. 中原孝信, 市川雄太 ,田澤有真, 「データ研磨を利用した考慮集合の抽出」(ポスター報告), 計算理論とビッグデータワークショップ （文部科学省新学術領域研究「計算限界解明」＋JST CREST「アルゴリズム基盤」＋JST CREST「データ粒子化」 3プロジェクト合同ワークショップ）,東北大学, 2015.2.13,14.
  16. 中原孝信, 「データサイエンスのビジネス応用とその現状」, 第１回ソレイユデータ道場 ビジネス連携ワークショップ, 大阪イノベーションハブ, 2015.1.28.
  17. 中原孝信, 「社員の成長を支援する可視化技術とその応用」, 2014年経営支援セミナー「「中小企業でもできる!」データ活用術セミナー」, 尼崎商工会議所, 2014.11.19.
  18. 中原孝信, 羽室行信, 宇野毅明, 「データ研磨技術を用いた分類モデルの構築」,ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2014年度秋のワークショップ, 礼文島ピスカ21, 2014年9月7日〜10日.
  19. 中原孝信, 「オープンソースを利用した新時代を生き抜くのためのデータ解析」, KSKアナリティクス主催、無料紹介セミナー, 2014.6.27.
  20. 中原孝信, 北島聡, 羽室行信, 宇野毅明, 「消費者マインドの概念化と分類モデルの生成」平成25年度データ解析コンペティション最終成果報告会,2014.3.27.
  21. 中原孝信, 前川浩基, 宇野毅明, 羽室行信, 「マイクロクラスタリングと集合被覆問題を利用したトピック検知」, 消費者行動ワークショップ, 南山大学, 2014年3月6,7日
  22. 宇野毅明, 中原孝信, 前川浩基, 羽室行信, 「データ研磨によるクリーク列挙クラスタリング」, 第146回情報処理学会アルゴリズム研究会 ,146, 2014年1月
  23. 前川浩基, 中原孝信, 岡田克彦, 羽室行信, 「大規模ニュースデータと株価収益率の予測可能性について」, 第10回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN), 東京証券取引所, 2013.3.19
  24. 中原孝信, 前川浩基, 羽室行信,「センチメントと影響伝播モデルを用いた Twitter データの解析」, 2012年度消費者行動ワ－クショップ, 南山大学 2013.3.6-7.
  25. 中原孝信, 前川浩基, 宇野毅明, 羽室行信, 「データ研磨技術を用いたマイクロクラスタリングの有効性評価」,ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2013年度 秋のワークショップ, 2013.11.27.
  26. 中原孝信, 宇野毅明, 岡田克彦, 東高宏, 羽室行信, 「強化学習を用いたブーム検知によるポートフォリオの最適化」, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト 「2012年度 秋のワークショップ」, 2012.10.15
  27. 中原孝信・金東賢・矢田勝俊「メディア接触を考慮した新商品購入プロセスの解明」, 第91回 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS), SIG-KBS-B002, pp.7-12, 2011. (2011,1,27, 大阪大学コンベンションセンター)

外部資金の獲得状況

  1. 科学研究費　挑戦的研究（萌芽）(2021〜2023年度）（分担）代表 関西大学 矢田勝俊氏「消費者行動論アプローチからの新型コロナウィルス感染拡大に対する研究」：21K18446
  2. 科学研究費 基盤研究B (2019〜2021年度)「味の知覚に対する相互作用のモデル化と感性を考慮した推薦システムの構築」: 19H01542
  3. 科学研究費 基盤研究A (2016〜2020年度)（分担）代表 関西大学 矢田勝俊氏 「パスデータの融合による研究フロンティアの創出」
  4. 科学研究費 若手研究B (2015〜2018年度) 「データ研磨技術を用いた選択集合からの潜在ニーズの発見」研究課題番号：15K17146
  5. 科学研究費 基盤研究B (2015〜2019年度)（分担) 代表 関西学院大学 大内章子 氏 「ビッグデータを用いた女性の就業継続と管理職昇進の阻害・促進要因分析 」研究課題番号：15H03389
  6. 専修大学情報科学研究所 共同研究助成費(2015年度) 「MallowsのCp規準による消費者の店舗選択行動のモデリング」(研究代表者 専修大学 高野祐一 氏)
  7. 科学研究費 若手研究B (2012〜2014年度) 「店舗内の購買行動を考慮した顧客潜在価値に関する研究」研究課題番号：24730375
  8. 専修大学情報科学研究所 共同研究助成費(2014年度) 「厳密解法を用いたモデリングとそのビジネス応用」
  9. 関西大学学術研究助成基金（2010年度） 「グラフ構造を用いたリコメンデーションシステムに関する研究」
  10. 科学研究費 基盤研究A (2010〜2014年度)(分担） 代表 関西大学 矢田勝俊 氏「顧客動線データを用いた消費者行動モデルの構築と実験」 研究課題番号：22243033
  11. 特別研究員奨励費 (2007〜2008年度) 「メタ・ヒューリスティックスを用いたグラフ構造データからのパターン抽出に関する研究」

受賞

  1. 松原 礼（長谷川香料株式会社）・中原 孝信（専修大学）・大森 雄一郎（長谷川香料株式会社）・平木 拓（同上）・中西 紫乃（同上）・高久 寛康（同上）・松下 光司（中央大学大学院）,「 RTDコーヒーを対象にした併買行動の分析と味覚嗜好視点からの考察 ― 共通の香り成分が人を誘う? ― 」, 日本マーケティング学会　ポスターセッション2021 / ベストポスター賞, 2021. 10. 17
  2. 中原孝信, 羽室行信, 大内章子, 宇野毅明, 「Twitterを利用した既婚女性に対する非労働力人口の予測モデル構築」, 新しい経済産業指標開発コンテスト, 優秀賞, 2017.2.22.
  3. 中原孝信, 羽室行信, 宇野毅明, 北島聡, オペレーションズ・リサーチ学会 事例研究賞, 2015.9.11.
  4. 中原孝信, 羽室行信, 宇野毅明, 北島聡 「平成25年度データ解析コンペティション スキャンパネル一般部門最優秀賞」,2014年3月27日
  5. 金東賢, 中原孝信, 矢田勝俊, 「イノベータ理論に基づくスマートフォン市場成長期の顧客特徴抽出と販売戦略の提案 ―クリークを用いたXperiaの購入プロセスの解明－」, マーケティング分析コンテスト2010, 最優秀賞, 2011, 1.
  6. 中原孝信, 「未購買アイテムを考慮した顧客潜在価値に関する研究」, 平成21年度データ解析コンペティション一般の部優秀賞, 2010, 3月26日.
  7. 中原孝信, （指導教官：森田裕之准教授）, 「平成21年度大阪府立大学学生団体・個人顕彰表彰」, 2009, 11月1日.
  8. 森田裕之, 中原孝信, 羽室行信, 米田知弘, 「ポテンシャルモデルを利用したメニュー推薦システムの提案」, 平成20年度データ解析コンペティション一般の部最優秀賞, 2009,3.
  9. 中原孝信, （指導教官：森田裕之准教授）, 「平成20年度大阪府立大学学生団体・個人顕彰表彰」, 2008, 11.
  10. 森田裕之, 中原孝信, 羽室行信, 原田博実, 片本一平, 本橋信次, 米田知弘, 「残価に影響を与える傷パターンを利用したオートリース戦略に関する分析」, 平成19年度データ解析コンペティション, 一般の部優秀賞, 2008, 3.
  11. 羽室行信, 山本昭二, 森田裕之, 中原孝信, 丁亜峰, 「多面的メディア接触の消費者購買行動への影響分析」, マーケティング分析コンテスト2007, 最優秀賞, 2008, 1.
  12. 中原孝信, （指導教官：森田裕之准教授）, 「平成19年度大阪府立大学学生団体・個人顕彰表彰」, 2007, 11.
  13. T. Nakahara, H. Morita, ”Pattern Mining in POS Data using a Historical Tree”, Student Travel Award, DMDM 2006, December 2006.
  14. 中原孝信, （指導教官：森田裕之助教授）, 「平成18年度大阪府立大学学生団体・個人顕彰表彰」, 2006, 11.
  15. 中原孝信, （指導教官：森田裕之助教授）, 「木構造データから有効なパターンを抽出するためのグラフマイニングに関する研究」, 日本オペレーション・リサーチ学会, 第24回学生論文賞受賞, 2006, 9.
  16. 中原孝信, （指導教官：森田裕之助教授）, 「木構造データから有効なパターンを抽出するためのグラフマイニングに関する研究」, 平成17年度経営情報学会関西支部学生論文発表会, 優秀論文賞, 2006, 3.
  17. 中原孝信, （指導教官：森田裕之助教授）, 「平成17年度大阪府立大学学生団体・個人顕彰表彰」, 2005, 11.
  18. 中原孝信, 森田裕之, 「ショッピングリボ払いをプロモートするための多次元コード化を利用したパターン分析」, 平成16年度データ解析コンペティション, 社会人クレジットデータ部門優秀賞, 2005, 3.
  19. 中原孝信,（指導教官：羽室行信助教授）, 「百貨店データを使用した顧客特徴分析」, 平成15年度データ解析コンペティション, 学生百貨店データ部門優秀賞, 2004, 3.

所属学会

  • 2004年 6月1日～現在 日本オペレーションズ・リサーチ学会会員
  • 2004年10月1日～現在 日本マーケティング・サイエンス学会会員
  • 2007年 5月1日～現在 人工知能学会会員
  • 2010年 8月1日～現在 情報処理学会会員

学術活動

  • 2013年6月-2014年5月, プログラム委員, 第28回 人工知能学会全国大会 (JSAI’14)
  • 2014年6月-2015年5月, プログラム委員, 第29回 人工知能学会全国大会 (JSAI’15)
  • 2014年4月-2019年5月, 機関誌編集委員, 日本オペレーションズ・リサーチ学会
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