プログラム概要

 9月18日|   9月19日|   9月20日


9月18日(月)

9:50 — 10:00 10:00 — 11:30 11:30 — 12:30 12:30 — 13:30 13:50 — 15:50 16:10 — 18:10
A会場
共通講義棟2号館201
オープニング 招待講演
"地域IoTと情報力による社会のバージョンアップ"
一般論文セッション
論文賞受賞論文
一般論文セッション
論文賞runners-up
一般論文セッション
機械学習・深層学習
B会場
共通講義棟2号館101
一般論文セッション
地理情報処理
一般論文セッション
自然言語処理1
C会場
共通講義棟1号館301
D会場
共通講義棟2号館102
受付(9:20より開始) テクノロジーショーケース(1) 一般論文セッション
スケーラブルなデータ処理
D会場前
共通講義棟2号館102前
受付
E会場
共通講義棟3号館104
TOD編集委員会
理学部3号館
2F会議室
チームラボ主催 交流会
ラウンジ
共通講義棟2号館201前
企業展示

Back to top

9月19日(火)

10:30 — 11:30 11:30 — 12:30 12:30 — 14:30 14:50 — 16:50 18:00 — 21:00
A会場
共通講義棟2号館201
iDB招待講演
"Learning from Bandit Feedback"
特別セッション
"FinTechの最新動向と今後の展開"
一般論文セッション
イベント検知
B会場
共通講義棟2号館101
一般論文セッション
ソーシャルネットワークデータ分析
C会場
共通講義棟1号館301
一般論文セッション
モバイル・ソーシャルデータ処理
D会場
共通講義棟2号館102
テクノロジーショーケース(2)
D会場前
共通講義棟2号館102前
受付
E会場
共通講義棟3号館104
DBS/DE委員会 iDB特別セッション
昼食会会場
理学部3号館 会議室
ヤフー株式会社主催 交流会
ラウンジ
共通講義棟2号館201前
企業展示
ポスターレセプション
茗渓会館
ポスターレセプション(提供:株式会社リクルートテクノロジーズ)・CS領域賞表彰式・WebDB Forum論文賞表彰式

Back to top

9月20日(水)

09:30 — 11:30 11:30 — 12:30 12:30 — 14:00 14:20 — 15:50 15:50 — 16:20
A会場
共通講義棟2号館201
一般論文セッション
スケーラブルなグラフ処理
一般論文セッション
予測
OSS特別セッション
"オープンソースコミュニティの活動と研究者・学生への期待"
表彰式・クロージング
B会場
共通講義棟2号館101
一般論文セッション
自然言語処理2
一般論文セッション
ビッグデータを対象としたシステム構築
C会場
共通講義棟1号館301
一般論文セッション
データベース処理
一般論文セッション
ユーザ生成データ分析
D会場
共通講義棟2号館102
テクノロジーショーケース(3) テクノロジーショーケース(4) テクノロジーショーケース(5)
D会場前
共通講義棟2号館102前
受付
E会場
共通講義棟3号館 104
IFAT委員会 DBS-IFAT合同幹事連絡会 企業賞審査委員会
昼食会会場
理学部3号館 会議室
株式会社リクルートテクノロジーズ主催 交流会
ラウンジ
共通講義棟2号館201前
企業展示

Back to top

スポンサー主催 交流会

スポンサー企業が主催する交流会を行います. 企業の研究者や技術者等と直接知り合い,情報交換できる貴重な機会です. 特に学生や教員の方,今年は交流会が3日間予定されています.参加費は無料ですのでぜひご参加ください! なお,数に限りがあるため,申し込み多数の際は,学生の方を優先することがございます.

概要

サイバー空間とフィジカル空間とを高度に融合させれば超スマート社会ができるとして,その融合には 両空間間でのデータのやりとりやデータの加工・組み立てをはじめとする新しい技術と,それらを社会 に実装するための泥臭い取り組みが不可欠です.そこで,講演者が神奈川県藤沢市等で進めている, 「地域IoTと情報力」を活用した空間融合の取り組みを紹介しつつ,超スマート社会の実現に際して 解決すべき問題を明らかにします.

講演者

中澤 仁 准教授

中澤 仁(慶應義塾大学)

慶應義塾大学環境情報学部准教授.2003年慶應義塾大学博士号取得(政策・メディア). 2004年ジョージア工科大学客員研究員.街に埋もれて見えない無限の情報を採集するのがライフワークの一つ. ユビキタス・モバイルコンピューティング,センシングシステム,ディペンダブルシステム,スマートシティ等の研究に従事.

Back to top


概要

Log data is one of the most ubiquitous forms of data available, as it can be recorded from a variety of online systems (e.g., search engines, recommender systems, online stores) at little cost. Interaction logs typically contain a record of the input to the system (e.g., features describing the user and the query), the action that was taken by the system (e.g., a result page that was generated) and the feedback (e.g., clicks on a URL, or dwell time). This feedback, however, provides only partial information -- ``contextual-bandit feedback'' -- limited to the particular action taken by the system. The feedback for all the other actions (e.g., other URLs or verticals) the system could have taken is typically not known. This makes learning from log data fundamentally different from traditional supervised learning, where ``correct'' predictions together with a loss function provide full-information feedback, in the sense that the system has access to the quality of each action in each context during training.

The abundant availability of log data motivates the problem of learning from bandit feedback. In the talk I will discuss recent advances. I will briefly touch on online learning from bandit feedback but will spend most of the talk on batch learning from bandit feedback, highlighting recent advances in the choice of estimators and model classes. I will illustrate these advances with examples from search, ad placement, and classification.

This talk is based on joint work with Artem Grotov, Katja Hofmann, Thorsten Joachims, Adith Saminathan, Anne Schuth, Masrour Zoghi.

講演者

Prof. Maarten de Rijke

Maarten de Rijke (University of Amsterdam)

Maarten de Rijke is full professor of Information Retrieval in the Informatics Institute at the University of Amsterdam. He holds MSc degrees in Philosophy and Mathematics (both cum laude), and a PhD in Theoretical Computer Science. He worked as a postdoc at CWI, before becoming a Warwick Research Fellow at the University of Warwick, UK. He joined the University of Amsterdam in 1998, and was appointed full professor in 2004. He is a member of the Royal Dutch Academy of Arts and Sciences (KNAW) and a recipient of a Pioneer Personal Innovation grant, the Bloomberg Data Science Research Award, the Criteo Faculty Research Award, the Microsoft PhD Research Fellowship Award, and the Yahoo Faculty and Research Engagement Program Award. De Rijke leads the Information and Language Processing Systems group, one of the world’s leading academic research groups in information retrieval. His research focus is on intelligent information access, with projects on self-learning search engines, on semantic search, and on the interface between information retrieval and artificial intelligence.

[More details]

A Pionier personal innovational research incentives grant laureate (comparable to an advanced ERC grant), De Rijke has helped to generate over 60MEuro in project funding. With an h-index of 63 he has published over 700 papers, published or edited over a dozen books, is editor-in-chief of ACM Transactions on Information Systems, co-editor-in-chief of Foundations and Trends in Information Retrieval and of Springer’s Information Retrieval book series, (associate) editor for various journals and book series, and a current and former coordinator of retrieval evaluation tracks at TREC, CLEF and INEX. Recently, he was co-chair for SIGIR 2013, general chair for ECIR 2014 and WSDM 2017, co-chair “web search systems and applications” for WWW 2015, short paper co-chair for SIGIR 2015, and program co-chair for information retrieval for CIKM 2015. He is also general co-chair of ICTIR 2017.

He is the director of Amsterdam Data Science. He’s a former director of the Intelligent Systems Lab (ISLA), of the Center for Creation, Content and Technology (CCCT), and of the University of Amsterdam’s Ad de Jonge Center for Intelligence and Security Studies.

Back to top


概要

ICTを駆使した革新的な金融商品・サービスとしてFinTechが注目されています. 内閣府が公表した「未来投資戦略2017」においても,Society 5.0の実現に向けた改革の重要な項目の一つとして取り上げられています. 本特別セッションでは,FinTechに精通した専門家をお招きして,FinTechの概要,技術動向,最新の応用事例,さらには今後の展開について講演をいただきます.

講演(1) 「ブロックチェーン技術の基礎と課題」

概要

ブロックチェーンは,今やデジタル通貨のみならず,契約や企業の自動経営まで,新たな社会基盤としての様々な応用可能性が取り沙汰されています. しかし,いかなる応用もその技術的特性から離れて議論することはできません. 本講演では,ブロックチェーンおよび関連する分散レッジャー (台帳) の技術の基礎,およびその限界と向き不向きについて解説します.

講演者

斉藤 賢爾

斉藤 賢爾(慶應義塾大学SFC研究所/ブロックチェーンハブ)

1993年,コーネル大学より工学修士号(計算機科学)を取得. 2000年より慶應義塾大学湘南藤沢キャンパスに在籍. 2006年,デジタル通貨の研究で博士号(政策・メディア)を取得. 同大学院政策・メディア研究科特任講師等を経て,2014年より同大学 SFC 研究所上席所員. また,2016年より株式会社ブロックチェーンハブ CSO (Chief Science Officer). 専門はインターネットと社会.

講演(2) 「ブロックチェーン技術とその応用」

概要

ブロックチェーンは不特定多数の参加者の間で中央集権的管理主体なしに仮想通貨を実 現する技術として登場しましたが,現在ではより広い範囲の業務で使用可能な,許可制 (permissioned) ネットワークを実現する技術への注目が高まっています.また,スマ ートコントラクトにより,複雑な手続きやルールを複数の参加者の間で共有・実施する ことが可能になりました.本講演では,スマートコントラクトによって実現される新し い金融サービスを,事例を交えてご紹介いたします.

講演者

吉濱 佐知子

吉濱 佐知子
(日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 FSS & ブロックチェーン・ソリューションズ担当部長)

ソフトウエア開発会社を経て2001年より米IBMのワトソン研究所で勤務. 03年に日本IBM東京基礎研究所入社.情報セキュリティー関連の研究や新興国向け研究戦略の策定に携わる. 現在は同社の東京基礎研究所で,ブロックチェーン技術を活用したインダストリー・ソリューションやツールの研究開発やビジネス創出に取り組んでいる. 情報処理学会シニア会員.博士(情報学).

講演(3) 「Society5.0の実現に向けたFinTech対応」

概要

「Society 5.0」は,先端技術をあらゆる産業や社会生活に取り入れ,「必要なモノ・サービスを,必要な人に,必要な時に,必要なだけ提供する」ことにより,様々な社会課題を解決する試みです.未来投資会議においても,Society5.0の実現に向けた改革施策が打ち出され,そこではFinTechが重要な役割を果たすものと考えられています. 今回,Society5.0の実現に向けてのFinTechの位置づけについてお話をさせて頂きます.

講演者

長 稔也

長 稔也
(日立製作所 金融システム営業統括本部 金融イノベーション推進センタ センタ長)

1985年早稲田大学 政治経済学部経済学科卒業,1992年ニューヨーク大学経営大学院 修士課程修了. 1985年日立製作所入所後,証券業界対応システム・エンジニアとして国内外業務に従事. 1990年~92年ニューヨーク大学大学院に社費留学. 1994年~98年株式会社 日本興業銀行に出向.海外現地法人の業務サポートに従事. 1998年~2001年決済並びにCRMソリューション開発,関連するビジネス・コンサルティング,導入サポートに従事.2001年~2003年日立を退職し,シティバンク個人金融本部においてバーチャル・バンキング並びにCRMヘッド. 2004年日立に復帰し,ビジネス・コンサルティング,リサーチ,マーケティング活動等に従事.現在,現所属において,FinTech関連事業の企画,拡販に従事. Linux FoundationによるHyperledger Projectのボード・メンバーを兼任. 九州大学非常勤講師(2016年度),筑波大学非常勤講師(2016年度~). 著書に「Eコマースバンキング戦略」(東洋経済新報社,共同編著). その他,投稿,講演多数.

講演(4) 「FinTech, Entrepreneurship Opportunity」

概要

金融産業におけるSociety 5.0時代のTechnologyの役割,イノベーションタイプの変化,日本政府の未来投資2017施策にみるキーテクノロジー(API,ブロックチェーン)のビジネスインパクト,等について解説する.

講演者

岩田 太地

岩田 太地(NEC FinTech事業開発室長)

NECでFinTechビジネスに関するエコシステム形成をリード. また,活用範囲をFinTechに限らずグローバル・ブロックチェーンプロジェクトを推進. 2014年には三井住友銀行とのFinTechジョイントベンチャーを社内起業,ジョイントベンチャーの社長就任後,現在は当ジョイントベンチャーの取締役. ブロックチェーンのオープンソースプロジェクトであるHYPERLDGERプロジェクトのGoverning Board Member.

Back to top


オープンソースソフトウェアには開発者を主体としたものに限らず様々なコミュ ニティがあり,組織を越えて人々が集まって活動しています.本セッションでは データベースやその応用に関連したオープンソースコミュニティをリードする方 々をお招きし,コミュニティ活動のご紹介とともに,研究者,学生の皆様に向け た期待についてご講演いただきます.さらに理解を深めていただくため,コミュ ニティの方々とのディスカッションを行います.

講演(1) 「オープンソースRDBMS FirebirdとMySQLのエコシステム」

概要

オープンソースソフトウエアの世界ではソフトウエアが単体で提供されるだけではなく,多くの開発者,ユーザ,コミュニティが互いにそのソフトウエアをよりよいものにするために,あたかもひとつの生態系(エコシステム)を形成するような形で日々活動を行っています. オープンソースRDBMSのFirebirdとMySQLも同様です.本セッションではそれぞれのエコシステムの概略を紹介し,どのような貢献が行われ役立ってきたのか,いくつかの例を説明させていただきます.

講演者

木村明治

木村 明治(日本オラクル株式会社,Firebird日本ユーザー会/日本MySQLユーザ会)

大手電機メーカー,独立系ソフトウエアハウスにてデータベース本体やパッケージソフト上の開発,PMを担当した後,フリーとなり自営業「キムラデービー」を開業,FirebirdをはじめとするオープンソースRDBMSの世界で活動をはじめる. その後MySQL ABの日本支社にジョインし,サン・マイクロシステムズによる統合を経て,現在日本オラクル株式会社に所属. MySQL ABジョイン以来変わらずMySQLの技術サポート業務をなりわいとしている.Firebird/MySQLも含めて広くデータベース関連記事の寄稿,書籍の執筆をおこなっており,最新刊はミックさんと共著の「おうちで学べるデータベースのきほん(翔泳社2015)」

講演(2) 「PostgreSQL のオープンソースコミュニティ」

概要

PostgreSQL に関するオープンソースコミュニティについてお話します. PostgreSQL概要/開発者コミュニティとユーザコミュニティ/PostgreSQL開発体制/日本PostgreSQLユーザ会(JPUG)とPostgreSQLエンタープライズコンソーシアム(PGECons)/JPUGの活動,といった項目を取り上げます.

講演者

高塚遥

高塚 遥(SRA OSS, Inc. 日本支社,日本PostgreSQLユーザ会)

2003年ごろから,株式会社SRA および SRA OSS, Inc. 日本支社にて各種PostgreSQL技術支援事業に携わり,サポート,トレーニング,構築,コンサルティング等を担当. 2006年ごろからPostgreSQLユーザ会の活動に加わり,2016年にユーザ会理事長となる.

講演(3) 「OSS企業コミュニティのご紹介」

概要

OSSのコミュニティは基本的に個人ベースのものですが,昨今ではそうした枠を超えて企業が構成単位となるOSSコミュニティも出現しています.本講演では,そうしたコミュニティの一つである,「PostgreSQLエンタープライズコンソシアム」をご紹介しながら,個人ベースのコミュニティとの共通点と違い,期待される役割,そして将来の展望を探っていきます.

講演者

石井達夫

石井 達夫(SRA OSS, Inc. 日本支社,PGECons)

SRA OSS, Inc. 日本支社でOSS関連のビジネスに取り組んでいる.一方で,PostgreSQLコミッタとして,PostgreSQLの誕生時からPostgreSQLの開発コミュニティに関わっている現役のエンジニア.PostgreSQLエンタープライズコンソシアムの設立メンバーであり,現在事務局長とCR部会長を担当している.

講演(4) 「PyData:Python+Dataを通じて,様々な分野のエクスパートと繋がるコミュニティーを作る」

概要

PyDataは,2012年にアメリカで始まったPython+Dataをテーマにしたコミュニティです. ニューヨーク,シリコンバレー,ロンドン,パリなどでPyDataのカンファレンスが開催され,世界各地のコミュニティの輪も急速に拡大しています. また,日本でも,Pythonを用いたデータ解析分野については多くの関心が集まっており,東京,沖縄,大阪,札幌の4つの地域で,ミートアップが開催されるまで拡大しました. バックグラウンドやスキルレベルを問わず気軽に交流が行える場として,ミートアップ参加者同士の交流も行われています. 本発表では,特に日本各地に拡がるPyDataコミュニティに注目して活動を紹介します.

講演者

山本 光穂

山本 光穂(デンソーアイティーラボラトリ,PyData.Tokyo)

2005年デンソーアイティーラボラトリ入社以来,時空間情報閲覧サービス(製品名:今昔散歩)や情報検索等に関する研究に従事. 特に最近はドライバーの発話意図推定や同推定結果に基づく最適な情報提示技術に興味を持つ.

Back to top


TOD

大規模データストリームの将来予測アルゴリズム

松原 靖子(熊本大学),櫻井 保志 (熊本大学)

TOD

大規模疫病データのための非線形モデル解析

松原 靖子(熊本大学),櫻井 保志(熊本大学),Willem G. van Panhuis (University of Pittsburgh),Christos Faloutsos (Carnegie Mellon University)

Back to top


TOD

Effective Mobile Search using Element-based Retrieval

Atsushi Keyaki (Tokyo Institute of Technology), Jun Miyazaki (Tokyo Institute of Technology), Kenji Hatano (Doshisha University)

TOD

携帯電話通信履歴に適した移動滞在状態推定手法の提案

小林 直 (株式会社KDDI総合研究所), 石塚 宏紀 (株式会社KDDI総合研究所), 南川 敦宣 (株式会社KDDI総合研究所), 村松 茂樹 (株式会社KDDI総合研究所), 小野 智弘 (株式会社KDDI総合研究所)

TOD

オンラインレビューから抽出した消費者の感情に寄与する素性を用いた自動車販売予測

野中 尚輝 (東京大学) , 中山 浩太郎 (東京大学), 松尾 豊 (東京大学)

TOD

分散グラフ処理におけるグラフ分割

藤森 俊匡 (大阪大学), 塩川 浩昭 (筑波大学), 鬼塚 真 (大阪大学)

Back to top


DBS

Design of Multiple Modified Features Based on a Map Analysis of Geographical Information

Kentaro Narikawa (Kwansei Gakuin University), Daisuke Kitayama (Kogakuin University), Kazutoshi Sumiya (Kwansei Gakuin University)

DBS

ジオタグツイートの多言語分析に基づくVenue推薦システム

先原 進之介 (京都産業大学), 中岡 佑輔 (京都産業大学), 白数 紘之 (京都産業大学), 王 元元 (山口大学), 河合 由起子 (京都産業大学), ヤトフト アダム (京都大学)

DBS

自覚的運動負荷を考慮したスマートウォーキングナビの提案

前田 幸道 (京都産業大学), 中岡 佑輔 (京都産業大学), 河合 由起子 (京都産業大学), 中島 伸介 (京都産業大学), Panote  Siriaraya (京都産業大学)

DBS

土地被覆図からの景観要素抽出に基づく道路リンクの景観ベクトル化

奥 健太 (龍谷大学), 山西 良典 (立命館大学)

Back to top


株式会社東芝

ビッグデータ×IoT時代のデータベースのアーキテクチャとメカニズムの比較

野々村 克彦(東芝デジタルソリューションズ株式会社)

近年,IoTがもたらすビッグデータによりデータ量が指数関数的に増加しており,スケールアウト性に優れたNoSQL DBが注目されています.IoTに適したスケールアウト型データベースGridDBを,アーキテクチャやメカニズムを中心に代表的なNoSQL DBと比較し,GridDBの高性能,高可用性についてご紹介します.

株式会社LIFULL

「LIFULL HOME'Sデータセット」提供を通じた不動産テック分野のオープンイノベーション

清田 陽司(LIFULL Lab)

2015年11月より国立情報学研究所の協力により提供を開始した「LIFULL HOME'Sデータセット」は,経済学,建築学,都市学などさまざまな分野での研究活用が進められています.とくに,8300万点の物件画像,510万点の間取り図画像を含むことから,画像処理分野での活用が盛んであり,データセットを利用した論文が画像処理分野のトップカンファレンスICCV 2017でも採択されています.本発表では,データセット提供によって得られているこれまでの成果をまとめるとともに,今後さらに不動産テック分野でのオープンイノベーションを推進するための計画についてもお話しします.

Back to top


DBS

Bag of Condition Chains:決定木をベースとした異常検出のための学習法と名刺の電子化ミス検出への応用

糟谷 勇児 (Sansan株式会社 )

DBS

TL;DR 3行要約に着目したニューラル文書要約

小平 知範 (首都大学東京), 小町 守 (首都大学東京)

DBS

深層学習を用いた電子カルテ医療情報の多角的解析

衛藤 亮太 (熊本大学), 松原 靖子 (熊本大学), 山下 和人 (京都大学) , 國澤 進 (京都大学), 今中 雄一 (京都大学), 櫻井 保志 (熊本大学)

DE

機械学習を用いた潜在的フォロイー抽出手法の提案

秋山 和寛 (甲南大学大学院), 熊本 忠彦 (千葉工業大学), 灘本 明代 (甲南大学)

Back to top


TOD

大学入試の穴埋め型問題に対する語順を考慮した自動解答手法

田上 諒 (京都産業大学), 木村 輔 (京都産業大学大学院), 宮森 恒 (京都産業大学大学院)

DBS

位置推定とその実現可能性を考慮した新しい匿名化の提案

田口 勝弥 (奈良先端科学技術大学院大学), 若宮 翔子 (奈良先端科学技術大学院大学), 荒牧 英治 (奈良先端科学技術大学院大学)

DBS

類義語を考慮した自己相互情報量に基づく文単位の典型性推定

小山 雄也 (兵庫県立大学), 湯本 高行 (兵庫県立大学) , 礒川 悌次郎 (兵庫県立大学), 上浦 尚武 (兵庫県立大学)

DE

購買検索ログを使用した注釈付きカテゴリの提案

小林 滉河 (筑波大学), 野崎 祐里 (筑波大学), 伏見 卓恭 (東京工科大学), 佐藤 哲司 (筑波大学)

Back to top


TOD

完全準同型暗号による 安全頻出パターンマイニング計算量効率化

今林 広樹 (早稲田大学), 石巻 優 (早稲田大学), 馬屋原 昂 (早稲田大学), 佐藤 宏樹 (早稲田大学) , 山名 早人 (早稲田大学)

TOD

並列ログ先行書き込み手法 P-WAL

神谷 孝明 (筑波大学), 川島 英之 (筑波大学), 星野 喬 (サイボウズ・ラボ) , 建部 修見 (筑波大学)

DBS

高速 I/O デバイスにおける LSM-Tree

佐藤 克矢 (東京農工大学), 山田 浩史 (東京農工大学)

IFAT

Path Decompositionを用いたメモリ効率の良い動的キーワード辞書の実装法

神田 峻介 (徳島大学) , 森田 和宏 (徳島大学) , 泓田 正雄 (徳島大学)

Back to top


TOD

レビューサイトにおける多項分布に基づくレジームスイッチング可視化法

山岸 祐己 (静岡県立大学), 斉藤 和巳 (静岡県立大学)

TOD

映像とセンサを用いたドライブレコーダデータからのヒヤリハット検出手法

山本 修平 (日本電信電話株式会社), 遠藤 結城 (日本電信電話株式会社) , 戸田 浩之 (日本電信電話株式会社)

TOD

大規模オンライン活動データの特徴自動抽出

松原 靖子 (熊本大学), 櫻井 保志 (熊本大学) , Christos Faloutsos (Carnegie Mellon University)

DE

Web上の複数のユーザ行動データを用いたモデルアンサンブル法に基づく故障イベント検知

大木 基至 (NTTコミュニケーションズ), 竹内 孝 (NTTコミュニケーション科学基礎研究所), 植松 幸生 (NTTコミュニケーションズ)

Back to top


DBS

ソーシャルメディアを用いた依存症者の発言分類とその空間分析

村山 太一 (奈良先端科学技術大学院大学), 若宮 翔子 (奈良先端科学技術大学院大学) , 荒牧 英治 (奈良先端科学技術大学院大学)

DBS

バースト現象を考慮したハッシュタグのクラスタリングの手法の提案

福山 怜史 (筑波大学大学院) , 若林 啓 (筑波大学大学院)

DE

Twitter上のニュースに対する解説ツイート抽出手法の提案

見塚 圭一 (甲南大学大学院), 鈴木 優 (奈良先端科学技術大学院大学), 灘本 明代 (甲南大学)

IFAT

文体と意見極性に基づくツイートの分類

有馬 直也 (兵庫県立大学), 湯本 高行 (兵庫県立大学) , 礒川 悌次郎 (兵庫県立大学), 上浦 尚武 (兵庫県立大学)

Back to top


DBS

意図に基づくアプローチによる更新可能ビューの拡張 ―PostgreSQLにおけるプロトタイピング―

長田 悠吾 (SRA OSS, Inc. 日本支社), 石井 達夫 (SRA OSS, Inc. 日本支社) , 増永 良文 (お茶の水女子大学)

TOD

位置・ソーシャル関係・キーワードに基づくTop-kデータモニタリング

西尾 俊哉 (大阪大学), 天方 大地 (大阪大学), 原 隆浩 (大阪大学)

DE

モバイルセンサデータストリーム環境における継続的なTop-k検索結果の多様化について

横山 正浩 (大阪大学) , 原 隆浩 (大阪大学), Sanjay Kumar Madria (ミズーリ工科大学)

DE

社会センサ生成・共有基盤における社会センサ可視化機構

中嶋 奎介 (大阪大学), 横山 正浩 (大阪大学) , 義久 智樹 (大阪大学), 原 隆浩 (大阪大学)

Back to top


楽天株式会社

地理情報を活用したレコメンダーシステムの構築と評価

Tianyu Li(楽天技術研究所)

楽天グループでは,Edy,Rポイントカード,トラベル等,購買データ・行動データに地理情報が付与されているサービスを提供しています.これらの購買データ・行動データを活用することにより,ユーザの行動範囲を推定することができ,推定した行動範囲に基いて商品,店舗等の推薦を効果的に行うことができます.本報告では,Edyの購買データを対象として構築したレコメンダーシステムの紹介を行うとと共に,当該レコメンダーシステムのテスト結果についてご報告をいたします.

Sansan株式会社

Sansanにおける名刺画像データ化フローと機械学習の取り組み

河合 俊典(Sansan株式会社)

Sansan株式会社は,国内外に向けた名刺管理サービスを提供しており,年間約2億枚の名刺をデータ化,管理している.サービスによってユーザから取り込まれる名刺画像は,画像処理,OCR,機械学習及び,Sansanが持つデータベース,人を介してデータ化されている.本発表では,Sansan社内における名刺データ化の各フローにおける取り組みを紹介すると共に,それらを支える基盤技術について事例を交えて報告する.

ヤフー株式会社

Dragon: A Distributed Object Storage @Yahoo! JAPAN

後藤 泰陽(ヤフー株式会社)

オブジェクトストレージはインターネット企業にとって欠かせない技術です.コンテンツの保存用途にとどまらず,データ分析基盤として,大量の非構造化データを堅牢かつ高速に保管・配信し,ペタバイト規模にスケールアウトできる必要があります.ヤフーでは,全社ストレージ基盤としての要件を満たすため,独自の分散オブジェクトストレージDragonの開発をおこないました.本発表では,Dragonのアーキテクチャや設計上の工夫について紹介します.

ライトニングトーク

拡張固有表現+Wikipediaデータ

関根 聡(合同会社ランゲージ・クラフト

Wikipediaの情報を応用に利用するには,きちんとしたカテゴリー情報が重要です.ノイズが多いWikipediaのカテゴリーデータではなく,拡張固有表現としてニューヨーク大学で定義された200種類のカテゴリーにWikipediaの項目を分類したデータを作成しました.

Wikipediaの構造化データの構築

関根 聡(理化学研究所 革新知能統合研究センター

Wikipediaの各項目に対して,ニューヨーク大学で設計された拡張固有表現に基づいた形で属性情報を抽出し,知識の構造化を行うプロジェクトを紹介します.Shared-taskの形式を使いながら参加システムの結果を活用して知識を構築するResource by Collaborative Contribution (RbCC)という方法を提案します.

データサイエンスを学び活躍する学生のためのプラットフォーム

森 裕大朗,石井 大智(東京大学,東大人工知能開発学生団体HAIT)

HAITは学部生のうちから,専門問わずデータサイエンス,AIを学べる環境を作るべく立ち上がりました.団体内部で,データサイエンスの基礎を学び,企業のインターンへ供給する.そのサイクルを重ねることで,より多くのデータサイエンティストを輩出することに繋がると考えています.

GA technologiesの活動紹介「不動産の事業会社におけるAI・データ活用」

橋本 武彦(株式会社GA technologies

不動産は市場規模60兆円超の大きな市場ですが,消費者と業者の情報の非対称性やIT化の遅れなど,様々な課題があります. 当社は中古不動産を扱う事業会社で,アナログな不動産領域において積極的なテクノロジー活用を志向しています. 本日は「ビジネスにおけるAI・データ活用」の観点から,業界・データの現状を踏まえた活用時のポイントを紹介します.

データサイエンティスト協会の活動紹介

橋本 武彦(一般社団法人データサイエンティスト協会

データサイエンティスト協会はデータサイエンティストの職種確立と地位向上,ならびに日本のデータ活用促進への貢献を目指した団体です.2017年7月時点で法人会員:76社,個人会員:7,500名規模となっています. データサイエンティストのスキル定義やスキルチェックリスト,人材育成の取り組みなどについて紹介させていただきます.

地理情報データを活用した居住者ライフスタイル推定技術

仙石 裕明(株式会社マイクロベース

地理情報データは居住者のライフスタイルに関係する情報を含んだ貴重なデータです.個人情報保護や著作権等により,ユーザーを完全に特定することはできませんが,地理情報の活用により,パズルを解くが如く,弊社が取り組んでいる居住者ライフスタイル推定の取り組みについてご紹介致します.

Back to top


データ工学に関連する分野の博士課程学生(進学予定含む)および学位取得後数年の若手研究者を対象としたミニワークショップです. 発表者の研究テーマに関し,Professor Maarten de Rijkeをメンターとして,難関国際会議・ジャーナルを目指して自由闊達な議論を行います.

Back to top


TOD

メニーコアプロセッサを用いた構造的類似度に基づくグラフクラスタリングの高速化

高橋 知克 (筑波大学), 塩川 浩昭 (筑波大学), 北川 博之 (筑波大学)

TOD

制限付き識別ランダムウォークによるグラフベースのラベル拡張

木村 正成 (筑波大学), 若林 啓 (筑波大学)

TOD

大規模グラフに対するObjectRankの高速な近似Top-k検索

佐藤 朋紀 (筑波大学) , 塩川 浩昭 (筑波大学), 山口 祐人 (Indeed Japan), 北川 博之 (筑波大学)

Back to top


DBS

Lyric Jumper:アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づく歌詞探索サービス

佃 洸摂 (産業技術総合研究所), 石田 啓介 (産業技術総合研究所), 後藤 真孝 (産業技術総合研究所)

DBS

オープンアクセスジャーナルの評価指標に関する予備的検討

清水 勝太 (首都大学東京), 高間 康史 (首都大学東京)

DE

サーベイ論文の節構造を用いた論文に対するタグ付けの検討

中野 優 (京都大学), 清水 敏之 (京都大学), 吉川 正俊 (京都大学)

DE

文章自動生成手法の比較考察 〜 文章生成における文と文とのつながりの課題と方策 〜

太田 博三 (放送大学)

Back to top


TOD

RDMAの適用によるRAMPトランザクション処理の高速化

村田 直郁 (筑波大学), 川島 英之 (筑波大学), 建部 修見 (筑波大学)

DBS

PostgreSQLにおける複数外部データソース並列スキャン機能と即時結果取得機能の開発

片山 大河 (株式会社東芝), 嶋村 誠 (株式会社東芝), 金松 基孝 (株式会社東芝)

TOD

暗号化データベースシステムにおける クエリベースのデータ販売スキーム

秋山 賢人 (筑波大学), 渡辺 知恵美 (筑波大学), 北川 博之 (筑波大学)

Back to top


富士通株式会社

PostgreSQLの進化を支えるカラムナストレージ技術

出利葉 健(富士通株式会社 ミドルウェア事業本部 データマネージメントミドルウェア事業部)

富士通がディストリビュートしているPostgreSQL商用製品における,独自技術(カラムナインデックス)のご紹介と本技術をOSSコミュニティへフィードバックする取組みについてご紹介します.

株式会社リクルートテクノロジーズ

リクルート全社データ活用において本当に必要だったアーキテクチャ

松﨑 遥(リクルートテクノロジーズ ビッグデータ部 ビッグデータID・ポイント領域グループ)

リクルート全社横断データを分析する立場から,データ活用の現実感をお伝えします.データは多いほど,インフラはスケールするほど,アルゴリズムはstate-of-the-artであるほど良いのですが,限られたリソースで最大の効果を上げることがビジネス目標であるため,トレードオフを解決する必要があります.データ量,インフラ投資,アルゴリズム,デプロイメント,ビジネス,リスク承認,歩留まりの中,どうやってデータ活用の価値をお客様に届けるか.その時,現実に必要とされ,また今後必要となるアーキテクチャはどのようなものなのか.我々の現実解をお伝えしたいと思います.

株式会社Cygames

映像コンテンツを直接認識するビジュアルチェックイン機構のスケーラブルな実現方式

倉林 修一(Cygames Research)

衛星放送の普及による多チャンネル化やインターネット上の動画放送の普及により,コンテンツプロバイダーは極めて激しい競争下にある.本発表では,映像コンテンツをプロモーションする施策として,二次元バーコード等を用いずに,TV放送コンテンツそのものをスマートフォンのカメラにより認識し,チェックインするサービスの実現方法を示す.具体的には,3か月間にわたり,地上波,BS放送,インターネット放送を用いて,毎週24分間のアニメーション番組を日本全国を対象として放送し,それら放送へのチェックインサービスを実働させるにあたり行った研究成果,および,実用化方法を紹介する.本システムは,不正防止メカニズムによるクライアント側GPUを活用した映像分析前処理と,数十分間で約1テラバイトものデータストリームを処理するスケールアウト・アーキテクチャから構成され,約10万人のユーザからの,約30万件のリクエストをリアルタイムに処理することができる.開発したシステムを用いた実運用結果を用いた,本手法の有効性評価によりスケーラビリティを示すとともに,評価用データセットを用いた実験により,チェックインの認識において,true-negative,および,true-positiveをともに80%以上の精度で両立できることを示す.

Back to top


TOD

確率的多モードネットワークモデルによる利用者の検索行動に関する予測

梅原 頌平 (神戸大学), 江口 浩二 (神戸大学)

TOD

非負値行列分解を用いた時系列リンク予測

中嶋 篤宏 (大阪大学), 佐々木 勇和 (大阪大学), 鬼塚 真 (大阪大学)

DE

航空会社における予測失敗時の損失を考慮したNO-SHOW予測手法

堀口 裕士 (京都大学), 馬場 雪乃 (京都大学), 鹿島 久嗣 (京都大学), 小島 武 (Peach Aviation 株式会社), 栢原 宏樹 (Peach Aviation 株式会社), 前野 純 (Peach Aviation 株式会社)

Back to top


DBS

GPU上のMapReduceによる大規模データの処理におけるソートアルゴリズムの影響と評価

柳本 晟熙 (東京工業大学) , 欅 惇志 (東京工業大学), 宮崎 純 (東京工業大学)

DBS

On Performance Under Hotspots in Hadoop versus Bigdata Replay Platforms

Marat ZHANIKEEV (Tokyo University of Science)

DBS

高信頼性とスケーラビリティを備えた分散システムアーキテクチャの提案

鈴木 正人 (北陸先端科学技術大学院大学), 藤澤 宏明 (北陸先端科学技術大学院大学)

Back to top


DBS

E-Commerceにおける不満情報とレビューに基づいた不満解決商品推薦手法の提案

林 利憲 (関西学院大学大学院) , 王 元元 (山口大学) , 河合 由起子 (京都産業大学), 角谷 和俊 (関西学院大学)

DE

コスメアイテムに対する項目別スコアを用いた効果タグ推薦手法の提案

松波 友稀 (京都産業大学), 上田 真由美 (流通科学大学) , 中島 伸介 (京都産業大学)

DE

コスメアイテム推薦のための類似ユーザ判定方式

奥田 麻美 (京都産業大学) , 松波 友稀 (京都産業大学) , 上田 真由美 (流通科学大学), 中島 伸介 (京都産業大学)

Back to top


日本アイ・ビー・エム株式会社

テキストから性格を推定する Personality Insights

那須川 哲哉(日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所)

人の性格がBig Fiveと呼ばれる5因子の尺度で数値化できるようになり,性格に関する研究が大きく進展しています.その中で,書かれた文章にその筆者の性格が反映されることが分かってきました.この性質を利用して,IBMでは,入力されたテキストに対し,その筆者の性格を推定するPersonality Insightsというシステムを構築しました.本発表では,このPersonality Insightsの仕組みと応用可能性をご紹介します.

株式会社Gunosy

ニュース記事の品質を評価・推定するための試み

関 喜史(株式会社Gunosy)

株式会社Gunosyは「情報を世界中の人に最適に届ける」をミッションに「グノシー」「ニュースパス」を始めとしたサービスを提供しています. 当社のサービスではニュースを中心としたコンテンツの自動的な配信を行っており,コンテンツをどのように評価するかは重要な課題です. 本発表では,ニュース記事の品質を評価・推定する試みについての報告を行います.

株式会社リクルートテクノロジーズ

リクルートにおけるデータ分析に基づいた施策実施の裏側

笹川 裕人(リクルートテクノロジーズ ビッグデータ部 ビッグデータ販促・バイト領域グループ)

リクルートの各種サービスでは,日々カスタマの行動ログや,クライアントデータを 利用した様々な施策が実施されています. 本発表では,リクルートで実際に使われている施策実施のリアルな裏側を基礎集計&定性分析 → アルゴリズムの設計と時系列に沿ってお伝えします.

チームラボ株式会社

チームラボにおけるレコメンデーション精度改善の取り組みについて

田村 哲也(チームラボ株式会社 CTO),林 輝大(チームラボ株式会社 エンジニア)

チームラボはWebサイト・ スマートフォンアプリなど,レコメンデーションを主軸としたクライアントワークを数多く行っております. それぞれのお客様にあわせて日々どのような精度改善の施策を行っているか,またコアとなるエンジンの直近の改善についてお話いたします.

Back to top


株式会社Cygames

キャラクター間の差別化要因を動的に抽出・可視化するシナリオ執筆支援システム

都築 圭太(Cygames Research)

オンラインゲームの開発・運用においては,登場するキャラクターを魅力的に描くシナリオ文章を,継続的に作成することが求められる.しかしながら,複数の執筆者がチームとしてシナリオ文章を作成する際,作品全体の品質を維持するために少数の熟練した監修者によるチェックが必要であり,制作ワークフローの重大なボトルネックとなる.そこで,特定のキャラクターの台詞としての特徴(キャラクターらしさ)を,既存のシナリオ文章から学習し,任意のテキストを対象として,キャラクターらしさを分析・可視化する,テキスト執筆支援システムを開発した.本システムの特徴は,キャラクターらしさを複数のキャラクター間の"差別化要素"であると捉え,一人のキャラクターのセリフ集合と他のキャラクター達のセリフ集合とをセリフ執筆者の視点に応じて比較し,当該キャラクターの「らしさ」の評価軸となる特徴を,動的に選択する点にある.キャラクターらしさは選択された差別化要素を軸に持つベクトル空間として表現されるため,システムの利用者は台詞文中のどの要素がキャラクターらしさに影響を与えているのか容易に把握することができる.また,動的特徴選択のために,独自のクエリ言語処理系を設計し,コンテンツの開発段階やシナリオ執筆者の習熟段階に応じて,柔軟に特徴選択基準を定義できるようにした.本システムの有効性の検証のため,実際のゲーム用に製作された数十キャラクター分の台詞テキストを分析し,プロのシナリオ執筆者から,各キャラクターの特徴が概ね抽出できているという評価が得られた.

株式会社サイバーエージェント

アメーバブログの分析事例: もっと読みたくなるサービスを届けるためのエントリ分析

角田 孝昭 (株式会社サイバーエージェント 技術本部 秋葉原ラボ)

人々の情報発信手段が多様化した現在においても,ブログは情報を広く伝えるためのツールとして重要な位置を占めています.サイバーエージェントでは「アメーバブログ」をより良いブログサービスへと高めるため,様々な角度からのデータ分析に基づいたサービス向上を進めております.本発表では,その中でも,悪意のあるスパム投稿を発見してサービスの健全化に資するための分析と,埋もれてしまっている有用な投稿や面白い投稿を発見して書き手・読み手双方のユーザーエクスペリエンスを向上させるための分析について,事例を交えて紹介します.

株式会社ホットリンク

ソーシャルビックデータ解析の実績と研究課題

榊 剛史(株式会社ホットリンク 開発本部R&D部)

株式会社ホットリンクでは,10年ほど前から自然言語処理・社会ネットワーク分析・時系列解析による研究開発を行い,自社のソーシャルビックデータ分析サービスの機能として活用している.直近はR&Dによる研究開発に力を入れて行く方針であり,リサーチャー・リサーチプログラマの採用や大学との共同研究を積極的に行っていく.本発表では,当社の業務内容やビジョンを紹介しつつ,当社でリサーチャーとして働くメリット・デメリットを述べる.さらに,これまでの研究開発実績や今後取り組んでいく予定の研究課題について説明する.

Back to top


TOD採録論文ポスター
TOD-1
 大規模疫病データのための非線形モデル解析

松原 靖子(熊本大学),櫻井 保志(熊本大学),Willem G. van Panhuis(University of Pittsburgh),Christos Faloutsos(Carnegie Mellon University)

TOD-2
 大規模データストリームの将来予測アルゴリズム

松原 靖子(熊本大学),櫻井 保志(熊本大学)

TOD-3
 並列ログ先行書き込み手法 P-WAL

神谷 孝明(筑波大学),川島 英之(筑波大学),星野 喬(サイボウズ・ラボ),建部 修見(筑波大学)

TOD-4
 RDMAの適用によるRAMPトランザクション処理の高速化

村田 直郁(筑波大学大),川島 英之(筑波大学),建部 修見(筑波大学)

TOD-5
 Effective Mobile Search using Element-based Retrieval

Atsushi Keyaki(Tokyo Institute of Technology),Jun Miyazaki(Tokyo Institute of Technology),Kenji Hatano(Doshisha University)

TOD-6
 大規模オンライン活動データの特徴自動抽出

松原 靖子(熊本大学),櫻井 保志(熊本大学),Christos Faloutsos(Carnegie Mellon University)

TOD-7
 大学入試の穴埋め型問題に対する語順を考慮した自動解答手法

田上 諒(京都産業大学),木村 輔(京都産業大学大学院),宮森 恒(京都産業大学大学院)

TOD-8
 映像とセンサを用いたドライブレコーダデータからのヒヤリハット検出手法

山本 修平(日本電信電話株式会社),遠藤 結城(日本電信電話株式会社),戸田 浩之(日本電信電話株式会社)

TOD-9
 非負値行列分解を用いた時系列リンク予測

中嶋 篤宏(大阪大学),佐々木 勇和(大阪大学),鬼塚 真(大阪大学)

TOD-10
 暗号化データベースシステムにおける クエリベースのデータ販売スキーム

秋山 賢人(筑波大学),渡辺 知恵美(筑波大学),北川 博之(筑波大学)

TOD-11
 制限付き識別ランダムウォークによるグラフベースのラベル拡張

木村 正成(筑波大学),若林 啓(筑波大学)

DBS/IFAT合同研究会ポスター
DBS/IFAT-1
 Lyric Jumper:アーティストごとの歌詞トピックの傾向に基づく歌詞探索サービス

佃 洸摂(産業技術総合研究所),石田 啓介(産業技術総合研究所),後藤 真孝(産業技術総合研究所)

DBS/IFAT-2
 ジオタグツイートの多言語分析に基づくVenue推薦システム

先原 進之介(京都産業大学),中岡 佑輔(京都産業大学),白数 紘之(京都産業大学),王 元元(山口大学),河合 由起子(京都産業大学),ヤトフト アダム(京都大学)

DBS/IFAT-3
 Path Decompositionを用いたメモリ効率の良い動的キーワード辞書の実装法

神田 峻介(徳島大学),森田 和宏(徳島大学),泓田 正雄(徳島大学)

DBS/IFAT-4
 バースト現象を考慮したハッシュタグのクラスタリングの手法の提案

福山 怜史(筑波大学大学院),若林 啓(筑波大学大学院)

DBS/IFAT-5
 Bag of Condition Chains:決定木をベースとした異常検出のための学習法と名刺の電子化ミス検出への応用

糟谷 勇児(Sansan株式会社)

DBS/IFAT-6
 GPU上のMapReduceによる大規模データの処理におけるソートアルゴリズムの影響と評価

柳本 晟熙(東京工業大学),欅 惇志(東京工業大学),宮崎 純(東京工業大学)

DBS/IFAT-7
 高信頼性とスケーラビリティを備えた分散システムアーキテクチャの提案

鈴木 正人(北陸先端科学技術大学院大学),藤澤 宏明(北陸先端科学技術大学院大学)

DBS/IFAT-8
 意図に基づくアプローチによる更新可能ビューの拡張 ―PostgreSQLにおけるプロトタイピング―

長田 悠吾(SRA OSS, Inc. 日本支社),石井 達夫(SRA OSS, Inc. 日本支社),増永 良文(お茶の水女子大学)

DBS/IFAT-9
 深層学習を用いた電子カルテ医療情報の多角的解析

衛藤 亮太(熊本大学),松原 靖子(熊本大学),山下 和人(京都大学),國澤 進(京都大学),今中 雄一(京都大学),櫻井 保志(熊本大学)

DBS/IFAT-10
 オープンアクセスジャーナルの評価指標に関する予備的検討

清水 勝太(首都大学東京),高間 康史(首都大学東京)

DBS/IFAT-11
 土地被覆図からの景観要素抽出に基づく道路リンクの景観ベクトル化

奥 健太(龍谷大学),山西 良典(立命館大学)

DBS/IFAT-12
 On Performance Under Hotspots in Hadoop versus Bigdata Replay Platforms

Marat ZHANIKEEV(Tokyo University of Science)

DBS/IFAT-13
 TL;DR 3行要約に着目したニューラル文書要約

小平 知範(首都大学東京),小町 守(首都大学東京)

DBS/IFAT-14
 自覚的運動負荷を考慮したスマートウォーキングナビの提案

前田 幸道(京都産業大学),中岡 佑輔(京都産業大学),河合 由起子(京都産業大学),中島 伸介(京都産業大学),Panote Siriaraya(京都産業大学)

DBS/IFAT-15
 高速 I/O デバイスにおける LSM-Tree

佐藤 克矢(東京農工大学),山田 浩史(東京農工大学)

DBS/IFAT-16
 類義語を考慮した自己相互情報量に基づく文単位の典型性推定

小山 雄也(兵庫県立大学),湯本 高行(兵庫県立大学),礒川 悌次郎(兵庫県立大学),上浦 尚武(兵庫県立大学)

DBS/IFAT-17
 文体と意見極性に基づくツイートの分類

有馬 直也(兵庫県立大学),湯本 高行(兵庫県立大学),礒川 悌次郎(兵庫県立大学),上浦 尚武(兵庫県立大学)

DBS/IFAT-18
 ソーシャルメディアを用いた依存症者の発言分類とその空間分析

村山 太一(奈良先端科学技術大学院大学),若宮 翔子(奈良先端科学技術大学院大学),荒牧 英治(奈良先端科学技術大学院大学)

DBS/IFAT-19
 E-Commerceにおける不満情報とレビューに基づいた不満解決商品推薦手法の提案

林 利憲(関西学院大学大学院),王 元元(山口大学),河合 由起子(京都産業大学),角谷 和俊(関西学院大学)

DBS/IFAT-20
 位置推定とその実現可能性を考慮した新しい匿名化の提案

田口 勝弥(奈良先端科学技術大学院大学),若宮 翔子(奈良先端科学技術大学院大学),荒牧 英治(奈良先端科学技術大学院大学)

DE研究会ポスター
DE-1
 文章自動生成手法の比較考察 ~ 文章生成における文と文とのつながりの課題と方策 ~

太田 博三(株式会社Speee)

DE-2
 機械学習を用いた潜在的フォロイー抽出手法の提案

秋山 和寛(甲南大学大学院),熊本 忠彦(千葉工業大学),灘本 明代(甲南大学)

DE-3
 モバイルセンサデータストリーム環境における継続的なTop-k検索結果の多様化について

横山 正浩(大阪大学),原 隆浩(大阪大学),Sanjay Kumar Madria(ミズーリ工科大学)

DE-4
 サーベイ論文の節構造を用いた論文に対するタグ付けの検討

中野 優(京都大学),清水 敏之(京都大学),吉川 正俊(京都大学)

DE-5
 社会センサ生成・共有基盤における社会センサ可視化機構

中嶋 奎介(大阪大学),横山 正浩(大阪大学),義久 智樹(大阪大学),原 隆浩(大阪大学)

DE-6
 航空会社における予測失敗時の損失を考慮したNO-SHOW予測手法

堀口 裕士(京都大学),馬場 雪乃(京都大学),鹿島 久嗣(京都大学),小島 武(Peach Aviation 株式会社),栢原 宏樹(Peach Aviation 株式会社),前野 純(Peach Aviation 株式会社)

DE-7
 Twitter上のニュースに対する解説ツイート抽出手法の提案

見塚 圭一(甲南大学大学院),鈴木 優(奈良先端科学技術大学院大学),灘本 明代(甲南大学)

DE-8
 コスメアイテムに対する項目別スコアを用いた効果タグ推薦手法の提案

松波 友稀(京都産業大学),上田 真由美(流通科学大学),中島 伸介(京都産業大学)

DE-9
 コスメアイテム推薦のための類似ユーザ判定方式

奥田 麻美(京都産業大学),松波 友稀(京都産業大学),上田 真由美(流通科学大学),中島 伸介(京都産業大学)

DE-10
 Web上の複数のユーザ行動データを用いたモデルアンサンブル法に基づく故障イベント検知

大木 基至(NTTコミュニケーションズ),竹内 孝(NTTコミュニケーション科学基礎研究所),植松 幸生(NTTコミュニケーションズ)

DE-11
 購買検索ログを使用した注釈付きカテゴリの提案

小林 滉河(筑波大学),野崎 祐里(筑波大学),伏見 卓恭(東京工科大学),佐藤 哲司(筑波大学)

スポンサー企業ポスター
COC-1
 ヤフー株式会社

COC-2
 株式会社リクルートテクノロジーズ

COC-3
 チームラボ株式会社

COC-4
 株式会社LIFULL

COC-5
 株式会社FRONTEO

COC-6
 楽天株式会社 楽天技術研究所

COC-7
 Sansan株式会社

COC-8
 株式会社日立製作所

COC-9
 株式会社東芝

COC-10
 株式会社サイバーエージェント

COC-11
 日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所

COC-12
 株式会社ホットリンク

COC-13
 株式会社Gunosy

COC-14
 SRA OSS, Inc. 日本支社

COC-15
 データ提供型アカデミック支援プログラム成果報告【ポンパレモール 商品検索関連データ】(1)

小林 滉河(筑波大学)

COC-16
 データ提供型アカデミック支援プログラム成果報告【ポンパレモール 商品検索関連データ】(2)

林 利憲(関西学院大学)

COC-17
 データ提供型アカデミック支援プログラム成果報告【2016年プロ野球パ・リーグ全試合 全球データ】(1)

稲福 和史(筑波大学)

COC-18
 データ提供型アカデミック支援プログラム成果報告【2016年プロ野球パ・リーグ全試合 全球データ】(2)

狩野 悠貴(熊本大学)

COC-19
 データ提供型アカデミック支援プログラム成果報告【2016年プロ野球パ・リーグ全試合 全球データ】(3)

田中 宏昌(奈良先端科学技術大学院大学)

COC-20
 データ提供型アカデミック支援プログラム成果報告【2016年プロ野球パ・リーグ全試合 全球データ】(4)

松田 義貴(奈良先端科学技術大学院大学)

COC-21
 データ提供型アカデミック支援プログラム成果報告【2016年プロ野球パ・リーグ全試合 全球データ】(5)

田代 郁哉(駒沢大学),小林 健(駒沢大学),山口 大貴(駒沢大学)

協賛団体ポスター
COG-1
 日本MySQLユーザ会

坂井 恵

COG-2
 Firebird日本ユーザ会

木村 明治

Back to top


Back to top

WebDB Forum 2017 — Unless otherwise specified, content on this site is licensed under CC-BY 4.0.