人工知能学会第26回全国大会

このページはしましま人工知能学会全国大会2012に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください.

  • ホームページ: http://ai-gakkai.or.jp/jsai/conf/2012/
  • 日時:2011年6月12日(火)〜 6月15日(金)
  • 会場:山口県教育会館、ゆ〜あいプラザ山口県社会福祉会館、山口県自治会館,他

A1-OS-17a オーガナイズドセッション「OS-17 ビッグデータとAI技術」

座長:岩爪道昭(NICT)岩瀬高博(株式会社 神戸デジタルラボ)中村哲(奈良先端大)

アジア情報HUBプロジェクト(第一報)

岩爪 道昭(独立行政法人情報通信研究機構) 藤井 秀明(独立行政法人 情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 企画室) 原口 弘志(独立行政法人 情報通信研究機構 企画室 戦略的情報集積共通基盤チーム) 泥谷 誠(独立行政法人 情報通信研究機構) 岩瀬 高博(株式会社神戸デジタル・ラボ) 中村 哲(奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科)

  • 2000 → 2011:ネット人口6倍
  • 情報通信の課題:今までは重点分野が,昨年度からはずれた(現在はライフ,環境,災害)
    • 経済システムの構築:連携して社会に影響を与えられるように
    • ビッグデータなどもこの関係に含めた
  • ビッグデータの特徴:大規模,多様性,速度(ストリーム)
  • ユニバーサルコミュニケーション技術:多言語音声翻訳,音声対話,情報分析,利活用基盤

ハイパフォーマンス・エラスティック・クローリング

藤井 秀明(独立行政法人 情報通信研究機構 ユニバーサルコミュニケーション研究所 企画室) 岩瀬 高博(株式会社神戸デジタル・ラボ) 原口 弘志(独立行政法人 情報通信研究機構 企画室 戦略的情報集積共通基盤チーム) 泥谷 誠(独立行政法人 情報通信研究機構) 岩爪 道昭(独立行政法人情報通信研究機構)

  • 情報分析システム:WISDOM
    • クロールで収集したデータに対して,深いパーシングを適用した検索
  • 大規模クローラ
  • 大規模:大規模の保存・検索の対応,類似ページ検出による省データ化
  • 高速化:非同期,対象ページ更新間隔の予測,大域の最大利用
  • 多様性:HTML以外,APIによる提供,SNSなどに対する対応

1A3-OS-17b オーガナイズドセッション「OS-17 ビッグデータとAI技術」

座長 岩爪道昭(情報通信研究機構),座長 岩瀬高博(株式会社 神戸デジタルラボ),座長 中村哲(奈良先端大)

1A3-OS-17b-1 (OS招待講演)Massive AI時代の音声言語技術

中村 哲(奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科)

  • ビッグデータにおける言語の役割
    • 情報のリンク:画像やテキストなどメディアが異なり,また情報源も異なるの多元的な情報をテキストタグで結びつける
    • HCI:インタラクションがネット越しになったので,そのデータもインターフェース改良に利用できるように
    • コミュニケーションの強化

Web上の膨大な非構造情報の利用

  • Web時代の音声・言語処理技術
    • 大規模コーパス + 機械学習
      • 実システムからとったコーパスは,そのシステムですぐに使える
    • ヒューマン・コンピュテーションの利用
  • 機械翻訳
    • ルールベース → コーパスベース
      • 対訳文をいかに集めるか
    • 汎用システムから,専門のシステムへ
    • 1文ごとの翻訳から,文書全体の翻訳へ
  • みんなの翻訳:コミュニティベースの翻訳手法:利用者は指数的に増加
    • 推定結果にフィードバックがかかることで精度が向上
  • ATR の音声翻訳:コーパスベースで音声モデル→言語モデル→音声モデルの変換

ネットワークで繋がった集合知

  • Webを通じたデータの収集
  • VoiceTra:21言語対応,6言語の音声対応の翻訳アプリ
    • 音声翻訳のサービス普及と,データ収集
    • Apple の AppStore で60万ほどダウンロード
  • 音声翻訳のモジュール接続標準化
    • 自国語への翻訳は各国で作るので必要になる
  • 高度言語情報融合フォーラム:論文で使ったツールやコーパスの公開
    • 主に NICT が作ったコーパスを会員に配布
  • Webからの知識の抽出:QAに対する回答のパターンを,その派生と共に作り出し,Webから見つけ出す

1A3-OS-17b-2 (OS招待講演)非構造化データを扱う情報処理基盤の実現を支えるメディア処理技術

池田 尚司((株)日立製作所中央研究所知能システム研究部) 額賀 信尾(株式会社日立製作所中央研究所)

  • データ分析市場に関する動向
    • 人材が足りない一方で,データは増えている
  • 構造化データの利用はまだまだ
  • 非構造化データからできるだけ構造化された情報を抽出してい

画像アノテーション

  • オブジェクトの領域を認識して,そのオブジェクトに対するタグの付与
  • 識別対象の訓練データの問題
    • 低品質だが,大量のデータを利用して解決を図る
    • アノテーションのある画像の類似画像を探し,その周辺テキストなども含めてアノテーションとする

1A3-OS-17b-3 P2P技術を用いたファイルシステムの実装とその性能評価

小林 孝史(関西大学 総合情報学部) 重兼 史尚(有限会社 咲楽屋) 田中 英昭(関西大学大学院 総合情報学研究科 知識情報学専攻)

  • ネットワーク分散型のファイルシステム
  • ストレージの拡張のための再構成などのために一時的なサービス停止
  • 既存のファイルシステム
    • 管理サーバのあるもの:Google File System,pNFS
    • P2P型分散で管理サーバのないもの:bigpool (NHK技研)
  • P2P型でノードの記述の改良などで,bigpool を上回る性能

1A3-OS-17b-4 クラウドソーシングを活用したPOI情報の収集

東田 圭介(SCSK株式会社 サービスイノベーション推進部) 櫻木 伸幸(SCSK株式会社 サービスイノベーション推進部)

  • POI (Point of Interest):道ばたなどで注意を引くもの
    • クラウドソーシングの枠組みで,指定した点にどんな店があるかを送ってもらい,それをDB化
  • 調査に対する妥当な報酬額を決めるのが目標
    • 店舗名称,メモ・コメント,GPS付きのデータを集める
  • 1回目は2.7%ほどだったが,2回目は40%近くのデータを集めることができた
    • 調査期間を2週間に延長,人口密度を反映した報酬の配分
    • 5600件の調査地点,51.1%減で予約,さらに55.5%減で実際に調査された数
    • 思ったよりみんな距離を移動している
  • 1位は,5日で149件,37000円ほどで,仕事としてどうにか成立する収入,上位100名は最低賃金は上回る
  • 多くの人は2〜3件でやめる,平均は8ぐらい,報酬を上げてもやってくれるとは限らない
  • 掲載時間が長い地点は,参加率は上がる
  • 参加率 0.002%,稼働率14%と低く,上昇の余地
  • 正解の分かっているところで実験したが,チートをやってる人はいなかった

1A3-OS-17b-5 集合的標準化と個人生活録による放射線リスク管理サービス

橋田 浩一(産業技術総合研究所) 和泉 憲明(産業技術総合研究所) 江渡 浩一郎(独立行政法人 産業技術総合研究所) 澤井 雅彦(産業技術総合研究所 社会知能技術研究ラボ)

  • 空間放射線:公開されているデータが地名だけで緯度経度情報がなく,観測時間は
    • データは機械可読じゃない → データを統合するのは大変
  • プログラミングスキルまではなくていいから,ある程度のスキルの作業で永続的にできるか?
  • 集合的標準化:HTMLのタグの付け方とかのパターンはページによって違うが,そのパターンを集合知的に作って,共有できるように
    • オントロジーとのマッピングを考える

2A2 招待講演『Towards Vocal Robot based on Cognitive Developmental Robotics (認知発達ロボティクスによる発話ロボットへの挑戦)』

浅田稔(大阪大学)

ロボカップ

  • 2003-2008年の間ロボカップ委員長
  • 1997年,第1回の国際大会
  • アイボリーグ:全員 AIBO で通常対戦
  • ヒューマノイド:交互にPK戦
  • ミドルサイズと人間対戦:なかなかいい対戦
    • ボールは赤にして認識できるようにしていたが,去年はそれをやめた
    • 去年は中国チームがループを打てるようになった
  • 今年はメキシコで開催予定

人間とヒューマノイドの成長

  • 脳の発達:胚は6日ほどで複雑な構造を獲得
  • 妊娠26週:体を触るように,36週:口や目を明ける
  • 誕生後:5ヶ月:目標を定められる,6ヶ月:指さし,7ヶ月:物を落とすと振り向く
  • 子供の成長過程をロボットを使ってシミュレート
    • 周りで何かおきると反応する
    • 脳科学的アプローチをとらないのは,詳細を統合する難しさから

成長のロボティクスアプローチ

  • 物理的身体 + 社会的インタラクション
  • 脳科学と認知科学をロボティクスが結びつける
  • ロボット:制御可能で再検証が可能に,仮説の検証が可能な計算モデル,将来の社会的エージェント
  • ロボットのプラットフォームは多種多様:人間の成長の各段階に対応させるため
  • 胎児と新生児シミュレーション:コンピュータ内のソフト,柔らかい皮膚なども再現可能
  • 要素技術
    • 人工筋肉
    • 皮膚で覆われた手:力の加減を調整できる
    • 跳ねる足:人工筋肉を使う足,筋肉を同期させる難しさ
    • 這う行動:自立的に行動を学習できるように
  • 物理的な人間とロボットのインタラクション
    • 手伝いをさせながらロボットを立たせる:なれた人が補助すると立てるが,そうでない人は立たせられない
    • ロボットの体制と人のちからの入れ具合のインタラクション
    • 下手な人は,安定した状態からの開始ができない
  • 52種の特徴量に対し,人間の力の要れ具合に対応していく → 学習の初期は動きの分散が大きいが,学習後は小さくなる
  • 現在は立たせたあとに,補助付きで歩かせる,ブランコゆらし
  • インタラクション用ロボット
    • 人間の手の動かし型をまねる,二つの目でアイコンタクトをする

母音の発音

  • オウム返しで,人間の母音の発音をまねる
    • 生理学的モデルに関する明示的な知識なしにできるか?
  • 人間の幼児の観察:親の発音をまねようとして,いろいろ声をだし,3ヶ月ぐらいで声の音が残るようになる
  • シリコンチューブで声道をまねて音を出し,それをマイクで拾って一致性をフィードバック
    • 音声波形のホルマントの分布と,声道のコントローラのマッピングを自己組織化マップで対応付け
  • 音声学習のバイアス:子供が聞ける範囲の音,親が聞かせる音
  • auto mirroringバイアス:音をコピーするのではなく,自身の発音するであろう音を合わせる → 実際に近い発音になる
  • sensorimotor バイアス
  • インタラクションをスムーズにするため,口をよりリアルに作る

3E1-R-6 WebマイニングWebマイニング(1)」

座長 岡崎直観(東北大学)

3E1-R-6-1 情報中立推薦システム

神嶌 敏弘(産業技術総合研究所) 赤穂 昭太郎(産業技術総合研究所) 麻生 英樹(独立行政法人産業技術総合研究所知能システム研究部門) 佐久間 淳(筑波大学 システム情報系)

質問

  • 枠組み自体に対する質問
    • 視点変数の影響を,推薦の予測時に無視するようにする
  • 視点変数が複数あるとき
    • 多値変数一つにまとめて,多値の相互情報量を考えればいい
  • 運用時のメリット
    • 積極的に意思決定のときに無視したい点を指定できる

3E1-R-6-2 移動系列を利用した行列分解による訪問地予測

納 竜也(筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻) 佐久間 淳(筑波大学 システム情報系,科学技術振興機構 さきがけ)

  • 通過したグリットの系列で移動経歴を示し,その類似度で利用者の類似度を測る
  • この類似度が大きな利用者を重視する制約を導入することで,予測精度を向上

3E1-R-6-3 コミュニティ構造を利用したWebサービスにおけるユーザ推薦手法の検討

関 喜史(東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻) 福田 一郎(株式会社サイバーエージェント アメーバ事業本部 Ameba Technology Laboratory) 松尾 豊(東京大学)

  • 複数の明示的なグループが存在するネットワーク
  • その状況下でのリンク予測による友人推薦

3E1-R-6-4 個人の感性モデルに基づく対話型遺伝的アルゴリズムを用いた記事推薦システムの提案

宮地 正大(同志社大学 工学研究科 情報工学専攻) 廣安 知之(同志社大学 生命医科学部 医情報学科) 三木 光範(同志社大学 理工学部) 横内 久猛(同志社大学 生命医科学部)

  • 記事中の単語が感性パラメータに影響を与え,そのパラメータに基づく推薦

3E1-R-6-5 コミュニケーションに着目したTwitterフォローユーザ推薦

北村 太一(電気通信大学大学院情報システム学研究科社会知能情報学専攻) 小川 祐樹(産業技術総合研究所) 諏訪 博彦(電気通信大学大学院情報システム学研究科社会知能情報学専攻) 太田 敏澄(電気通信大学大学院情報システム学研究科社会知能情報学専攻)

  • Golder:3者リンクを,リンクの向きや相互性などに基づいて分類
  • フォロー関係のリンクだけでなく,話しかけなどの行動があるかも含めてパターンを分類
    • 関与・フォロー(関与がある人がフォローしている),フォロー・関与,関与・関与などのパターンを考える
  • フォロー・フォローは平均的,あとはフォロー数や関与の多少によって予測正解率は影響される

3E1-R-6-6 ソーシャルメディアを利用したセレンディピティな情報推薦

福島 良典(東京大学工学系研究科システム創成学専攻) 大澤 幸生(東京大学大学院工学系研究科)

  • セレンディピティ:隠れた興味を見つけ出す
  • SNS は興味の偏りを示すので,そこで見つかったタグを関心のある話題とする
  • その話題と共起しているタグを隠れた話題として取り出し,推薦に利用

3E1-R-6-7 単語間関係を利用した関連番組検索の検討

山田 一郎(NHK放送技術研究所) 宮崎 勝(NHK放送技術研究所) 住吉 英樹(NHK放送技術研究所) 古宮 弘智(NHK放送技術研究所) 田中 英輝(NHK放送技術研究所)

  • ALAGINフォーラムの単語関係辞書:関連語のグループを取り出す
    • 共起している単語それぞれと同じグループにある単語間に関連があると考える
  • 同様に辞書を使って,○○の名物は□□のようなリンクを抽出
  • 番組の関連語を,これらの語の間の関連をたどってつなぎ合わせたネットを作る
    • ランダムウォークで番組感の関連性を定義

3E1-R-6-8 家電量販店における接客プロセスの分析

益田 怜央(東京電機大学未来科学部情報メディア学科) 福原 知宏(産業技術総合研究所) 増田 英孝(東京電機大学 未来科学部情報メディア学科) 山田 剛一(東京電機大学 未来科学部 情報メディア学科)

  • 実店舗での接客:声かけ,顧客の要望収集,商品機能推薦,購入 のプロセスを観察

3E1-R-6-9 時系列ニュース・ブログにおける話題同定に関する分析 --- 震災を例題として ---

小池 大地(筑波大学大学院システム情報工学研究科 知能機能システム専攻宇津呂研究室) 牧田 健作(筑波大学大学院システム情報工学研究科 知能機能システム専攻宇津呂研究室) 宇津呂 武仁(筑波大学 システム情報系 知能機能工学域) 河田 容英((株)ナビックス) 吉岡 真治(北海道大学大学院 情報科学研究科) 福原 知宏(産業技術総合研究所)

  • 震災関連7単語を含む25000新聞記事,ブログ記事35000件
  • LDA でトピック抽出し,時系列順に表示できるようにした

3F2-OS-10 オーガナイズドセッション「OS-10 交通・移動・物流とAI」

座長 川村秀憲(北海道大学) 松井宏樹(シーエムディーラボ) 栗原聡(大阪大学) 服部宏充(京都大学) 和泉潔(東京大学)

3F2-OS-10-1 Q-routingアルゴリズムによって現れる経路選択行動の遷移

内田 英明(東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻) 藤井 秀樹(東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻) 吉村 忍(東京大学工学系研究科システム創成学専攻) 荒井 幸代(千葉大学 大学院工学研究科都市環境システムコース)

  • MATES:知的マルチエージェント交通流シミュレータ
  • 路面電車:車線は減るが,車も減るという状態の変化.敷設してから,しばらく過渡状態を経て安定状態に.
  • 強化学習ベースの手法:エージェントが経路選択を行う
    • エージェントが部分観測だから,強化学習で解く
  • 行動選択を ε-Greedy とボルツマンで安定状態になるまでを検証した

3F2-OS-10-2 電気の売買を含めたオークションによる駐車場予約システムの提案と評価

橋本 創(名古屋工業大学工学研究科創成シミュレーション工学専攻) 金森 亮(名古屋工業大学) 伊藤 孝行(名古屋工業大学)

  • 駐車場に止まっているときに,電気自動車の電気を売却することができる.1時間ごとにオークションを実施したときのシミュレーション.
  • 期待価格より留保価格を若干高く設定すると,駐車場の経営者は収入最大
  • 電気を売却出来る分の割引を考慮して高めに入札する場合を考える,また,経営者が電気を購入できないリスクも考慮.

3F2-OS-10-3 ピッキング作業効率を考えたストアリングルールの提案

小中 裕次郎(大阪大学大学院情報科学研究科) 沼尾 正行(大阪大学 産業科学研究所) 栗原 聡(大阪大学 産業科学研究所)

  • ピッキング:倉庫の中で配送するものを集めること
  • フリーロケーション:固定ロケーションに対して,ばらばらに置くことでスペースの無駄をなくすことが,できるが管理は難しい
    • 売れ筋を入り口近くに集めるとかして,効率化を図る
  • 簡単なルールで,ピッカーの移動距離を最小化

3F2-OS-10-4 CO2排出量最小化のための貨物割当と配送経路の共生進化に基づく探索手法

大谷 紀子(東京都市大学環境情報学部情報メディア学科) 増井 忠幸(東京都市大学環境情報学部環境情報学科)

  • 複数の配送先に,重さの異なる荷物を運ぶ.重たい状態だとCO2排出は増える.
    • 最大積載量・トラック数の制限を考慮
  • 共生進化型のGA:全体と部分集団を同時に改良
  • より小さな積載量もうまく使いこなす経路を見つけることができた.

3F2-OS-10-5 オンデマンドバスシステム設計へ向けたシミュレーション評価

小野 良太(北海道大学大学院情報科学研究科調和系工学研究室) 川村 秀憲(北海道大学大学院情報科学研究科調和系工学研究室) 鈴木 恵二(北海道大学大学院情報科学研究科調和系工学研究室)

  • オンデマンドバスと路線バスの効率をシミュレーションで評価

3F2-OS-10-6 外食店舗における接客サービス向上のためのシミュレーション

小川 祐樹(産業技術総合研究所) 野田 五十樹(産業技術総合研究所) 竹中 毅(産業技術総合研究所 サービス工学研究センター) 小柴 等(産業技術総合研究所 サービス工学研究センター) 天目 隆平(産業技術総合研究所)

  • 忙しさとサービスの質の関係などについて,従業員のシフトを変えてシミュレーションで検討
  • 顧客の待ち時間は4人以上の投入がよいなどの結果を得る
  • 持ち場の分割なども考慮してみた

3F2-OS-10-7 都市エリアにおける大規模誘導に向けた歩行者マクロモデルの提案

山下 倫央(産業技術総合研究所) 岡田 崇(産業技術総合研究所) 野田 五十樹(産業技術総合研究所)

  • NetMAS 人流シミュレーション:最大100万人,ターミナル鋭気,複合商業施設,街区規模
  • 1次元歩行者モデルに,期待密度速度モデルを導入:計算時間の短縮とともに,ミクロな状況から生じる問題にも対応

3F2-OS-10-8 センサデータに基づく運転者挙動の個別性分析とモデル化の検討

金月 寛彰(京都大学大学院 情報学研究科) 服部 宏充(京都大学大学院 情報学研究科)

  • インタビューでは網羅できない情報もあるので,センサーデータから車両挙動の説明を試みる
  • ハンドルを握る手に加速度センサーを付けて,操作の挙動を録る

3F2-OS-10-9 網羅的シミュレーションによる群集誘導手法の検証

岡田 崇(産業技術総合研究所(サービス工学研究センター)) 山下 倫央(産業技術総合研究所) 野田 五十樹(産業技術総合研究所)

  • パラメータを値域の中で網羅的に変えて,クラスタに投入するスケジューリングなどについての設計計画

4C1-R-6 WebマイニングWebマイニング(2)」

4C1-R-6-1 トピックを考慮したソーシャルネットワーク上の情報拡散モデル

吉川 友也(奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報科学専攻) 岩田 具治(日本電信電話株式会社 NTTコミュニケーション科学基礎研究所) 澤田 宏(日本電信電話(株) NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

  • 拡散する情報の内容を考慮したネット上の情報拡散モデル
    • 非同期独立カスケードモデル:伝播確率と伝播速度をパラメータ
    • 依存独立カスケードモデル:伝播確率や伝播速度がトピックにも依存するように拡張した
  • トピックは pLSA 風になってて,EMで解く

4C1-R-6-2 時間減衰ダイナミクスをもつ投票者モデルによる意見形成

木村 昌弘(龍谷大学 理工学部電子情報学科) 斉藤 和己(静岡県立大学経営情報学部) 大原 剛三(青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科) 元田 浩(大阪大学産業科学研究所)

  • ノードに複数の状態(オピニオン)があり,それらがそれぞれ伝播するモデル
    • 過去のオピニオンが伝播にどのような影響を与えるか?
  • 基礎temporal decay voter モデル:時間減衰する過去の親ノードの意見の比率に基づいて現在のノードのオピニオンが決まる
  • こうして伝播させた状態をえるのが羃乗的TDVモデル

4C1-R-6-3 ジニ係数による多重有向グラフとしてのFavoritesネットワークの分析

加藤 翔子(静岡県立大学経営情報学部) 小出 明弘(静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科) 伏見 卓恭(静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科) 斉藤 和巳(静岡県立大学 経営情報学部)

  • Twitter の Fav も Mention も入リンクはスケールフリー性があるが,出リンク数については Fav のみスケールフリー
  • リンク先の散らばりをみるGini係数も分析に導入

4C1-R-6-4 ネットワーク粗視化による情報拡散過程の可視化法

小出 明弘(静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科経営情報イノベーション専攻) 斉藤 和巳(静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科) 長屋 隆之(豊田中央研究所社会システム研究部) 伊藤 健二(豊田中央研究所社会システム研究部)

  • グループ内の中心ノードの選定と,そのk-近隣にを選ぶことにより,ネットを粗くして,可視化に用いる

4C1-R-6-5 レビュー時系列データからの分割統治による変化点検出法

山岸 祐己(静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科) 斉藤 和巳(静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科) 大久保 誠也(静岡県立大学大学院経営情報イノベーション研究科)

  • レビューサイトでのサクラ対策
  • 各区間ごとのレビューの発生確率の尤度を求め検定で異常値検出を使う

4C1-R-6-6 Webブラウザのスクロール操作に基づくユーザ注目箇所推定に関する分析

杉田 賢治(東京電機大学大学院 未来科学研究科 情報メディア学専攻) 福原 知宏(産業技術総合研究所) 増田 英孝(東京電機大学 未来科学部情報メディア学科) 山田 剛一(東京電機大学 未来科学部 情報メディア学科)

  • アイカメラと読んでいるときだけ押すフットスイッチ
  • 収集したデータを元に,スクロールを止めていた時間と画面のテキストの量から,利用者が実際にテキストを読んでいる状態かどうかを予測

4C1-R-6-7 擬似クリークと負の制約を用いたグラフの構造変化検出

大久保 好章(北海道大学大学院情報科学研究科) 原口 誠(北海道大学大学院情報科学研究科)

  • 潜在的な変化の抽出
  • 今までなかったところに出てきたリンクを見つけ出すのに,以前の状態の補グラフと,新たな状態の普通のグラフクリークを使う(?)

4C1-R-6-8 ソーシャルメディアを用いた災害検知及び被災地推定手法の提案

榊 剛史(東京大学 工学系研究科 技術経営戦略学専攻) 鳥海 不二夫(東京大学 大学院工学系研究科) 篠田 孝祐(理化学研究所 基幹研究所 光グリーンテクノロジー特別研究ユニット) 風間 一洋(日本電信電話(株) NTT未来ねっと研究所) 栗原 聡(大阪大学) 野田 五十樹(産業技術総合研究所情報技術研究部門) 松尾 豊(東京大学)

  • 被害が甚大な地域からはソーシャルメディアへの投稿がない → 投稿がないという情報の利用
  • Twitter の沈黙時間,非アクティブ率などを調査 → 被害の大きさと関連がありそう

4C1-R-6-9 TwitterでのRetweet情報を利用した情報拡散予測

村上 明子(日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所) 鈴木 秀幸(東京大学 生産技術研究所)

  • 受け取った情報を再共有する確率を求め,情報が伝播する範囲を求める
    • 再共有には動機がある:Twitter でリツイートされる内容の語を調査
    • 過去のリツイートから,リツイートする確率を計算
    • 見逃したためリツイートしなかったか,見たけどリツイートしなかったかを区別

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Last-modified: 2012-06-17 (日) 09:42:01 (1637d)