著者

赤木 康紀 丸茂 直貴 倉島 健

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

田中 佑典 倉島 健 藤原 靖宏 岩田 具治 澤田 宏

雑誌

第8回Webとデータベースに関するフォーラム論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, pp.197-204, 2015-11-17

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シングルソースデータからユーザの購買行動を引き起こした要因を推定するための購買行動モデルを提案する.シングルソースデータとは,商品の購買履歴と広告閲覧履歴とを各ユーザ ID に紐づけて収集したものである.1) 個人の嗜好,2) 他者から受ける影響,3) メディア広告から受ける影響の 3 つの要因に基づく確率過程にしたがって起こるものとしてユーザの購買行動をモデル化する.提案モデルは購買行動が起こった時刻において各要因がどの程度影響しているかを分析することにより,購買行動を引き起こした要因を推定することができる.実シングルソースデータを用いた評価実験では,提案モデルが比較手法よりも高精度にユーザの購買行動を予測可能なことを確認した.この結果は,提案モデルがユーザの購買行動をより正しく説明できることを示しており,提案モデルにより推定された購買要因が妥当であることを示唆するものである.さらに,企業による TV 広告がどの程度購買につながったかという観点で広告効果を分析した結果について報告する.

著者

川中 翔 西田 京介 倉島 健 星出 高秀 藤村 考

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.112, no.35, pp.121-126, 2012-05-10

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Twitterを情報源としてユーザ属性を活用したブランド特徴分析手法を提案する.提案法ではツイートから抽出するブランドの特徴語と,自己紹介文から抽出するユーザの属性語の共起から,ブランドの特徴語毎に関係の強い属性語を獲得する.提案法は,特に新しい点として,周囲のユーザから該当する属性語推定手法を含む.Twitterの実データを用いた実験において、属性語推定手法はランキング手法に比べ良い結果を示した.提案法は,限定的な実験ながら,属性語推定を行うことで,特徴語と関係の強い属性語を数多く獲得することを可能にした.

著者

倉島 健 手塚 太郎 田中 克己

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.67, pp.47-53, 2005-07-13

参考文献数

14

被引用文献数

1

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人間の行動は時間的・空間的要因によって規定されている.Blogの普及により,地域を実際に体験した個人の情報発信が活発になり,さらには記述された日時が記録されているというBlogの特性によって,このような人間の動きに関する情報が得られるようになった.本研究においては,ある場所について書かれた個々のテキストから,人々の体験を,時間・空間・動作・対象属性間の相関ルールマイニングによって抽出する手法を提案する.そして,ユーザがそれらの属性を指定することで,抽出した体験を柔軟に検索・要約することのできるシステムの提案を行う.これにより,容易にその地域における人々の行動を把握することが可能となる.The prevalence of Blogs has enabled observation of the personal experiences in a certain location and time. Such information were traditionally unavailable except indirectly through local newspapers and periodicals.This paper proposes a method of obtaining spatially-specific experiences of urban visitors, for example, visitors' activities at several sight-seeing spots and their evaluations, by extracting association rules from the contents of Blog articles.By geographical mapping of Blog articles, the proposed system enables users to observe visitors' real activities and impressions of their visiting places, which are often more diverse than the guidebooks and more trustworthy than the advertisements.

著者

山本 修平 倉島 健 松林 達史 戸田 浩之

雑誌

マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2019論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.1472-1479, 2019-06-26

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ドライブレコーダで記録された交通事故やそれに近い危険な運転状況に関する映像やセンサデータは,ドライバーの安全運転教育や法人車両の運行管理サービスに利用される有益な情報である.このようなドライブレコーダのデータは,車に急な挙動の変化があったことがトリガーとなり記録されるが,段差を乗り越えた際の衝撃等で危険運転ではないデータも数多く記録され混在している.また危険運転を含むとしても,多様なデータが存在するため,内容に応じて類型化されることが望ましい.本論文では,ドライブレコーダデータに対して,危険運転の発生対象ラベルの自動推定のタスクに取り組む.著者らはこれまでも同様のタスクに取り組んできたが,本論文では特に,異なる環境で記録されるデータに対しても頑健な推定を実現するため,前方映像に対して物体検出技術を適用して得られる物体検出結果に着目する.深層学習に基づく既存手法によって物体検出結果を特徴ベクトルに変換するにあたり,本論文では 2 つの拡張点を提案する.1 つ目は物体検出結果から得られる境界領域をもとに,物体の重要度を考慮できる特徴量を算出する.2 つ目はその特徴量に基づいて重要物体を優先的に選出し,危険度の高い物体の取りこぼしの可能性を低くする.実際のドライブレコーダデータを用いた評価実験の結果,2 つの拡張点を用いた提案手法が,既存手法に比べて高い推定性能を示すことを明らかにした.

著者

田中 佑典 倉島 健 藤原 靖宏 岩田 具治 澤田 宏

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.2, pp.580-593, 2017-02-15

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本稿では,シングルソースデータを入力としてユーザの購買行動を引き起こした要因を推定する手法を提案する.シングルソースデータとは,各ユーザに対して収集された購買履歴およびメディア広告の閲覧履歴である.提案モデルでは,ユーザの購買行動が(a)個人の嗜好,(b)他ユーザからの社会的影響,(c)メディア広告の影響の3つの要因を考慮した確率過程に従って生成されると仮定する.ユーザ間および企業とユーザ間の潜在的な影響関係を推定し,それらをモデルに組み込むことによってユーザの購買要因を特定する.実データを用いた評価実験では,ユーザの購買予測精度を比較することにより提案モデルの妥当性を示した.さらに,実データを用いて人気商品や影響力のあるユーザおよび企業の抽出,購買を引き起こした要因の分析,および,推定された購買要因に基づくユーザセグメントを行った結果について述べる.This paper proposes a method for inferring the factors that trigger purchases from single-source data. Single-source data are the histories of item purchases and media advertisement views for each individual. We assume a sequence of purchase events to be a stochastic process incorporating the following three factors: (a) user preference, (b) social effects received from other users, and (c) media advertising effects. As our model incorporates the latent relationships between users and advertisers, it can identify the purchase triggers. Experiments using real-world single-source data sets show that our model can achieve high prediction accuracy for purchases. We also show that our model can discover the key information, i.e., popular items, influential users, and influential advertisers, and estimate the relative impact of the three factors on purchases. Furthermore, our model can find user segments based on the estimated purchase triggers.

著者

西田京介 戸田浩之 倉島健 内山匡

雑誌

マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, pp.334-345, 2013-07-03

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GPSやネットワーク位置情報源(携帯基地局やWi-Fiなど)により得られるユーザの時空間行動軌跡から,そのユーザが訪問した場所(Point of Interest; POI)を推定する確率的訪問POI分析技術を提案する.提案技術は(1)時空間カーネルを用いたMean-shiftクラスタリングによる滞留点抽出法(2)ユーザの真の訪問POIを潜在変数とした,滞留点の位置とその滞留時間に関する確率的生成モデル,から構成され,真の訪問POIが未知の滞留データも学習に利用することで訪問POIを高精度に推定できる.本技術が実現する訪問POIを基にした個々のユーザの行動・嗜好の理解は,情報提供や生活支援などパーソナルアシスタントサービスの品質向上に貢献できる.本論文では,GPS/Wi-FIにより得られた実データによる実験を行い,提案技術が従来手法に比べて滞留点の抽出と訪問POIの推定を精度良く行えたことを示す.

著者

倉島 健 岩田 具治 星出 高秀 高屋 典子 藤村 考

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.6, no.2, pp.30-41, 2013-03-29

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ユーザの過去の行動履歴から次の行動を予測し推薦するためのジオトピックモデルを提案する.提案モデルは,ユーザの行き先が,1) 家,勤務地,学校などが存在するユーザの行動範囲からの近さと,2) ユーザ自身の興味情報によって決まるという仮定に基づく確率的行動モデルである.ユーザの行動範囲が場所の選択に与える影響を明示的にモデリングすることで,位置情報(緯度,経度)以外の潜在的な場所特徴とそれに対するユーザの興味を効果的に学習することができる.評価実験においては,ユーザの興味情報を推定することでユーザの行動を高精度に予測できることを,レストランとランドマークの訪問履歴を用いて示す.さらに,人々のランドマーク選択を説明するためのユーザの興味対象が"アート","自然","建築物","知名度","眺めの良さ"などの潜在的なランドマーク特徴であることを明らかにした.This paper proposes a method that analyzes the location log data of multiple users to recommend locations to be visited. The method uses our new topic model, called Geo Topic Model, that can jointly estimate both the user's interests and activity area hosting the user's home, office and other personal places. By explicitly modeling geographical features of locations and users, the user's interests in other features of locations, which we call latent topics, can be inferred effectively. Experiments are conducted using Flickr-based and Tabelog-based location logs to evaluate the recommendation performance of the proposed method in terms of the accuracy of predicting visit selections. We also show that our model can estimate latent features of locations such as art, nature, construction, popularity and great views from location logs of landmark visits, and describe each user's preference based on them.

著者

倉島 健 岩田 具治 入江 豪 藤村 考

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.111, no.152, pp.7-12, 2011-07-14

参考文献数

17

被引用文献数

1

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これまでに,旅行者の現在地,空き時間,興味に応じてトラベルルートを自動推薦する技術を提案してきた.本稿では,新たに,旅行者の移動手段も考慮し,空き時間内で周れるトラベルルートを生成する手法を述べる.また,写真共有サイトの画像群からランドマークの代表画像を抽出する手法も述べる.これにより,トラベルルート(ランドマークのシーケンス),旅行者の移動手段に応じて推定した旅行時間,そして,ランドマークの典型的な画像から成る"旅行プラン"を提示可能となる.

著者

倉島 健 岩田 具治 入江 豪 藤村 考

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.109, no.450, pp.55-60, 2010-02-25

被引用文献数

4

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写真共有サイトのジオタグ情報を人々の旅行履歴として利用したトラベルルート推薦手法を提案する.提案法においては,現在地からアクセスしやすい場所と自分の興味に合致した場所に旅行者は移動しやすいと仮定し,写真共有サイトのジオタグ情報からフォトグラファーの行動モデルを生成する.この行動モデルを用いて,現在地,空き時間,個人の興味に合うトラベルルート推薦を実現する.写真共有サイトFlickrの71,718人に関するジオタグ情報に基づく実験により,行動予測における提案法の有効性を示す.

著者

倉島 健 藤村 考 奥田 英範

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.92, no.3, pp.301-310, 2009-03-01

被引用文献数

4

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大規模ブログデータから,人間の経験に関する興味深い知識を発見する経験マイニング手法を提案する.経験とは,状況(時間,空間),行動(動作,対象),主観(評価,感情)とから成る情報であると定義する.一般に,人間の行動や,その行動を起こした結果として人間が抱く感情は,時間的・空間的要因によって規定されるため,状況,行動,主観との間には一定のルールが存在する.このルールの中でも特に,状況(時間,空間)に特有な行動と感情を表現するものを人間の経験に関する興味深い知識として発見する.本論文では,5属性(時間,空間,動作,対象,感情)を大規模ブログデータから抽出し,更に,得られた経験情報の中から,データマイニング分野で提案されているルールの"興味深さ"指標を用いた相関ルール抽出を行うことで,このような知識を発見する手法を述べる.また,感情属性に基づき,経験が動作主にとって成功だったのか,それとも失敗だったのかを導き出す手法も述べる.提案手法を実装したシステムにより約4,800万件のブログから知識発見を試みた結果,状況に特有な行動と感情を表現するルールの発見に至った.

著者

倉島 健 藤村 考 奥田 英範

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J92-D, no.3, pp.301-310, 2009-03-01