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DEIM2018 セッション表

3月4日 (日)

時刻 イベント 会場
13:00-13:10 オープニング A会場 / 本陣7F 紫雲殿
13:10-13:55 招待講演1:
“Human-Powered Machine Learning”

Prof. Lei Chen
(Professor at Hong Kong University
of Science and Technology)
A会場 / 本陣7F 紫雲殿
13:55-14:25 特別セッション:
中野 美由紀 (産業技術大学院大学)
A会場 / 本陣7F 紫雲殿
14:25-14:45 休憩
14:45-16:35 セッション1
A1: (Ph.D) テキスト処理 A会場 / 本陣7F 紫雲殿
B1: SNS(1) B会場 / 本陣7F 紫宝
C1: テキスト処理 C会場 / 本陣3F 桐壷1
D1: 情報推薦(1) D会場 / 本陣3F 桐壷2
E1: 時系列処理 E会場 / 本陣3F 横笛
F1: 機械学習(1) F会場 / 本陣3F 明石
G1: DB G会場 / 本陣3F 須磨
H1: 観光(1) H会場 / 本陣3F 浮船
I1: マルチメディア(1) I会場 / 御苑3F 鈴懸
16:35-16:50 休憩
16:50-18:20 セッション2
C2: (Ph.D) テキスト処理 C会場 / 本陣3F 桐壷1
D2: 情報検索(1) D会場 / 本陣3F 桐壷2
E2: 要約(1) E会場 / 本陣3F 横笛
F2: 機械学習(2) F会場 / 本陣3F 明石
G2: Web・情報システム G会場 / 本陣3F 須磨
H2: 観光(2) H会場 / 本陣3F 浮船
I2: マルチメディア(2) I会場 / 御苑3F 鈴懸
J2: 産学連携(1) J会場 / 御苑3F 白樺
K2: 災害 K会場 / 御苑4F 聖流
18:20-19:30 休憩
19:30-22:00 インタラクティブセッション1 A会場 / 本陣7F 紫雲殿
B会場 / 本陣7F 紫宝
22:00-22:15 休憩
22:15-23:45 Birds of a Feather
BoF セッション 1:
“VLDB 突破会 BoF”
B会場 / 本陣7F 紫宝
BoF セッション 2:
“DBSJ アカデミック支援プログラム紹介”
C会場 / 本陣3F 桐壷1
D会場 / 本陣3F 桐壷2
23:45-2:00 ナイトセッション B会場 / 本陣7F 紫宝

3月5日 (月)

時刻 イベント 会場
9:00-9:45 招待講演2:
“Big Data or Big Garbage?
A Tale of a Quest for Insights from Social Data”

Dr. Rakesh Agrawal
(President and Founder
of the Data Insights Laboratories)
A会場 / 本陣7F 紫雲殿
9:45-10:05 休憩
10:05-11:35 セッション3
A3: (Ph.D) 地理情報 A会場 / 本陣7F 紫雲殿
B3: SNS(2) B会場 / 本陣7F 紫宝
C3: 時系列データ処理 C会場 / 本陣3F 桐壷1
D3: 情報推薦(2) D会場 / 本陣3F 桐壷2
E3: 要約(2) E会場 / 本陣3F 横笛
F3: 深層学習 F会場 / 本陣3F 明石
G3: 自然言語処理 G会場 / 本陣3F 須磨
H3: 移動・行動 H会場 / 本陣3F 浮船
I3: ストリーム I会場 / 御苑3F 鈴懸
11:35-13:00 昼食
DE/DBS 委員会 (会場:御苑4F 光輪)
13:00-13:45 招待講演3:
“Digital Transformation
toward Business Networked Enterprise”

Dr. Wen-Syan Li
(Senior Vice President of SAP SE)
A会場 / 本陣7F 紫雲殿
13:45-14:05 休憩
14:05-15:35 セッション4
A4: (Ph.D) データ分析処理 A会場 / 本陣7F 紫雲殿
B4: SNS(3) B会場 / 本陣7F 紫宝
C4: レシピ C会場 / 本陣3F 桐壷1
D4: 情報検索(2) D会場 / 本陣3F 桐壷2
E4: コンテンツ管理・流通 E会場 / 本陣3F 横笛
F4: 機械学習(3) F会場 / 本陣3F 明石
G4: テキストマイニング応用 G会場 / 本陣3F 須磨
H4: 交通・人流 H会場 / 本陣3F 浮船
I4: 応用データ処理(1) I会場 / 御苑3F 鈴懸
15:35-15:50 休憩
15:50-17:20 セッション5
A5: (Ph.D) 情報の品質・信頼性 A会場 / 本陣7F 紫雲殿
B5: SNS(4) B会場 / 本陣7F 紫宝
C5: 産学連携(2) C会場 / 本陣3F 桐壷1
D5: 情報検索(3) D会場 / 本陣3F 桐壷2
E5: 可視化(1) E会場 / 本陣3F 横笛
F5: 機械学習(4) F会場 / 本陣3F 明石
G5: 会話・対話 G会場 / 本陣3F 須磨
H5: 地理情報処理 H会場 / 本陣3F 浮船
I5: 応用データ処理(2) I会場 / 御苑3F 鈴懸
J5: 企画セッション J会場 / 御苑3F 白樺
17:20-17:35 休憩
17:35-19:05 セッション6
C6: (Ph.D) DBシステム C会場 / 本陣3F 桐壷1
D6: HCIと情報管理(1) D会場 / 本陣3F 桐壷2
E6: 可視化(2) E会場 / 本陣3F 横笛
F6: 機械学習(5) F会場 / 本陣3F 明石
G6: クラウドソーシング G会場 / 本陣3F 須磨
H6: 分散処理 H会場 / 本陣3F 浮船
I6: データベースコア(1) I会場 / 御苑3F 鈴懸
J6: データ処理の社会応用 J会場 / 御苑3F 白樺
K6: 医用情報処理 K会場 / 御苑4F 聖流
19:05-19:30 休憩
19:30-22:00 インタラクティブセッション2 A会場 / 本陣7F 紫雲殿
B会場 / 本陣7F 紫宝
22:00-22:15 休憩
22:15-23:45 Birds of a Feather
BoF セッション 3:
B会場 / 本陣7F 紫宝
BoF セッション 4:
C会場 / 本陣3F 桐壷1
D会場 / 本陣3F 桐壷2
23:45-2:00 ナイトセッション B会場 / 本陣7F 紫宝

3月6日 (火)

時刻 イベント 会場
9:00-10:50 セッション7
A7: データ処理 A会場 / 本陣7F 紫雲殿
C7: IoT C会場 / 本陣3F 桐壷1
D7: HCIと情報管理(2) D会場 / 本陣3F 桐壷2
E7: Web・データマイニング E会場 / 本陣3F 横笛
F7: プライバシー F会場 / 本陣3F 明石
G7: 問合せ処理 G会場 / 本陣3F 須磨
H7: データベースコア(2) H会場 / 本陣3F 浮船
I7: グラフデータ処理 I会場 / 御苑3F 鈴懸
J7: トピックモデル・統計的学習 J会場 / 御苑3F 白樺
10:50-11:10 休憩
11:10-12:35 DBSJ アワー A会場 / 本陣7F 紫雲殿
12:35-13:05 クロージング・表彰式 A会場 / 本陣7F 紫雲殿
13:05-13:15 休憩
13:15-14:15 コメンテータ会議 C会場 / 本陣3F 桐壷1
D会場 / 本陣3F 桐壷2


3月4日 (日) 13:10-13:55

“Human-Powered Machine Learning”

Prof. Lei Chen
(Professor at Hong Kong University
of Science and Technology)


Recently, machine learning becomes quite popular and attractive, not only to academia but also to the industry. The successful stories of machine learning on Alpha-go and Texas hold'em games raise significant interests on machine learning. The question is whether machine learning can do everything perfect? In this talk, I will first give several examples that current machine learning techniques have difficulty to perform well. Then, I will show by putting human in the machine-learning loop, the results can be significantly improved. After that, I will discuss the challenges and opportunities for this human-powered machine learning paradigm.


Lei Chen received the BS degree in computer science and engineering from Tianjin University, Tianjin, China, in 1994, the MA degree from Asian Institute of Technology, Bangkok, Thailand, in 1997, and the PhD degree in computer science from the University of Waterloo, Canada, in 2005. He is currently a full professor in the Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology. His research interests include human-powered machine learning, crowdsourcing, social media analysis, probabilistic and uncertain databases, and privacy-preserved data publishing. The system developed by his team won the excellent demonstration award in VLDB 2014. He got the SIGMOD Test-of-Time Award in 2015. He is PC Track chairs for SIGMOD 2014, VLDB 2014, ICDE 2012, CIKM 2012, SIGMM 2011. He has served as PC members for SIGMOD, VLDB, ICDE, SIGMM, and WWW. Currently, he serves as Editor-in-Chief of VLDB Journal and an associate editor-in-chief of IEEE Transaction on Data and Knowledge Engineering. He is the secretary of the VLDB endowment.

3月5日 (月) 9:00-9:45   招待講演2

“Big Data or Big Garbage?
A Tale of a Quest for Insights from Social Data”

Dr. Rakesh Agrawal
(President and Founder of the Data Insights Laboratories)


We present the story of a research expedition (code-named WaveFour) into building an enterprise-scale, real-time business intelligence system over social data. We discuss what drove us to undertake this journey and the system prototype we built. We also describe the investigation we carried out to assess the overlap between Google and Bing search results and whether including social data in the mix can produce different and useful results. We conclude with lessons learned and future directions.


Rakesh Agrawal is the President and Founder of the Data Insights Laboratories, San Jose, USA and a Visiting Professor at the Kyoto University, Japan. He is a member of the National Academy of Engineering, both USA and India, a Fellow of ACM, and a Fellow of IEEE. He has been both an IBM Fellow and a Microsoft Fellow. He has also been the Rukmini Visiting Chair Professor at the Indian Institute of Science, Bangalore, India, and a Visiting Professor at EPFL, Lausanne, Switzerland. ACM SIGKDD awarded him its inaugural Innovations Award and ACM SIGMOD the Edgar F. Codd Award. He was named to the Scientific American’s First list of top 50 Scientists. Rakesh has been granted 80+ patents and published 200+ papers, including the 1st and 2nd highest cited in databases and data mining. Five of his papers have received “test-of-time” awards. His papers have received 100,000+ citations. His research formed the nucleus of IBM Intelligent Miner that led the creation of data mining as a new software category. Besides Intelligent Miner, several other commercial products incorporate his work, including IBM DB2 and WebSphere and Microsoft Bing.

3月5日 (月) 13:00-13:45

“Digital Transformation
toward Business Networked Enterprise”

Dr. Wen-Syan Li
(Senior Vice President, SAP SE)


Digital business is built on new computing infrastructure – the pillars of mobile, cloud, Big Data, and analytics – accelerated by the Internet of Things (IoT), advances in machine learning, and innovations like blockchain, VR, and AR. These technologies enable companies to transform business models and create new services. The new digital business needs to be agile, yet robust. distributed, while interconnected. Open, yet secure. Simple, but intelligent. Among these emerging technologies, Real-time data is one of the central components of the enterprise as it is the key of the digital transformation and data-driven applications. The interoperability of data also enables the business network as the new model for digital enterprises. In this session, we will introduce and discuss the trend of Enterprise IT and how it can support and drive the digital transformation towards the business networked enterprise.


Dr. Wen-Syan Li is Senior Vice President of SAP SE and Head of SAP IoT, Supply Chain Management, & Strategic Projects – Asia Pacific, Japan, & Greater China. His team works on the new applications in the area of digital supply chain and strategic engagements with key accounts such as Huawei, NTT, Intel, etc in the area of IoT. His team is also responsible for building Predictive Analytics capabilities in SAP’s in-memory database HANA. He received a Ph.D. degree in Computer Science from Northwestern University (USA). He also has an MBA degree in Finance. Dr. Li’s research interests include databases, distributed computing, data mining, machine learning, optimization & scheduling, and IoT. Before joining SAP, he was with IBM Almaden Research Center located, NEC Research, and NEC Venture Capital in USA. He has co-edited 3 books published by Springer, co-authored more than 100 journal articles and conference papers in various areas, and co-invented more than 100 granted/pending US patents.

DBSJ アワー: 日本データベース学会功労賞・若手功績賞・上林奨励賞 授賞式

日本データベース学会功労賞・若手功績賞・上林奨励賞 授賞式


BoF セッション

3月4日 (日) 22:15-23:45   BoF セッション 1 (B会場 / 本陣7F 紫宝)

3月4日 (日) 22:15-23:45   BoF セッション 2 (C, D会場 / 本陣3F 桐壷1, 桐壷2)

3月5日 (月) 22:15-23:45   BoF セッション 3 (B会場 / 本陣7F 紫宝)

3月5日 (月) 22:15-23:45   BoF セッション 4 (C, D会場 / 本陣3F 桐壷1, 桐壷2)


3月5日 (月) 15:50-17:20   企画セッション (J会場 / 御苑3F 白樺)


セッション1: 3月4日 (日) 14:45~16:35

セッション2: 3月4日 (日) 16:50~18:20

セッション3: 3月5日 (月) 10:05~11:35

セッション4: 3月5日 (月) 14:05~15:35

セッション5: 3月5日 (月) 15:50~17:20

セッション6: 3月5日 (月) 17:35~19:05

セッション7: 3月6日 (火) 9:00~10:50


ポスター配置はこちら (PDF ファイル) をご参照ください.

インタラクティブセッション1: 3月4日 19:30-22:00, 会場:本陣7F 紫雲殿 & 紫宝


インタラクティブセッション2: 3月5日 19:30-22:00, 会場:本陣7F 紫雲殿 & 紫宝