ページもしくは巻、ページを入力してください。検索条件と一致する記事が見つかりませんでした。検索結果に複数のレコードがあります。号を指定してください。ページもしくは巻、ページを入力してください。検索条件と一致する記事が見つかりませんでした。検索結果に複数のレコードがあります。号を指定してください。巻、号、ページもしくは巻、ページを入力してください。検索条件と一致する記事が見つかりませんでした。検索結果に複数のレコードがあります。号を指定してください。抄録を表示する抄録を非表示にする花火大会や近所のお祭りといった人が集まるイべントは、その周辺のコンビニなどの店舗に予期せぬ需要を生む可能性がある。特定する手法について検討する。得られたデータからどのようなイべントなのかカテゴリの推定を、教師ありもしくは半教師ありのトピックモデルを用い行った。教師ありトピックモデルを用いることにより、約77%でカテゴリの推定ができた。半教師ありトピックモデルを用い、正解データのうち一部のラベルの情報を使わず学習を行い、学習に用いなかったラベルが、抜くカテゴリによっては再現されることを確認した。