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Nitchmo

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前提・実現したいこと

python + TensorFlow を利用して、「販売促進メルマガ機能」をテスト構築する必要に迫られています。

まず、解析対象のデータとして下記があります。

・ログイン履歴
login_histories = [{"member_no": 1, "created": 2017-01-07 10:01:00}, ... ]

・商品ページ参照履歴
item_page_views = [{"member_no": 1, "created": 2017-01-07 11:12:03}, ... ]

・商品販売履歴
item_sold_histories = [{"member_no": 1, "item_no": 45, "created": 2017-01-07 11:12:03}, ... ]

・メルマガ送信履歴
email_trans_histories = [{"member_no": 1, "magazine_no": 2, "category": 1, "sent": 2017-01-07 11:12:03}, ... ]

※categoryは、メール文章の種類となります。
    1: キャンペーン
    2: 販売1週間後のサポートメール
    3: おすすめ商品

上記のデータを利用して、会員毎に、おすすめ商品メールの送信間隔を何日間空ければ良いかを判断しようと考えています。

発生している問題

今まで PHP, Java, C++など数多くのアプリケーション開発に携わってきましたが、数式は苦手で TensorFlowも上司から命令されて初めて知りました。
MNISTのチュートリアルを経て、おおまかな流れは見えてきたのですが、実際に応用となると、データの構築方法や計算式の設計など検討もつかず、途方にくれています。
おそらく、私自身にTensorFlowの知識だけでなく、それらに関する数式の知識も無いせいで、どのようなデータを入力すれば良いのか見えてこないのだと思います。

質問内容

私の知識の限りでは、おおまかな流れが下記だと考えているのですが、そのサンプルをご教示いただけないでしょうか。

・TensorFlowの計算式に入力する多段配列の作成
・計算式の構築
・訓練
・モデルの保存
・モデルの評価

到達したい精度

企画・提案と予算を計算する資料に使いますので
ひとまず、動作だけすれば十分です。

しかし、「こんなデータだけでは不十分!」や、「この本読んで出直せ!」などの叱咤激励情報も頂けると、非常に助かります。

試したこと

MNIST For ML Beginnersのチュートリアル

補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

OS: macOS Sierra
python: 3.5.2

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    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 広告と受け取られるような投稿

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