著者

冨永 登夢 土方 嘉徳 西田 正吾

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

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Twitterはマイクロブログサービスとして世界中の人々に利用されるため,非常に大規模なデータを持つ.これを対象とした研究は多く,ユーザプロフィールや投稿テキスト,ユーザ間のリンクなどが主な素性とされてきた.しかし,アイコン画像に注目した研究はこれまでに存在しない.そこで本研究は,アイコン画像がユーザの内面的特徴を示唆するという仮説のもと,アイコン画像を分類しそれぞれのユーザの使用傾向を調査した.

著者

冨永 登夢 土方 嘉徳 西田 正吾

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第28回全国大会(2014)

巻号頁・発行日

pp.3M44in, 2014 (Released:2018-07-30)

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Twitterはマイクロブログサービスとして世界中の人々に利用されるため,非常に大規模なデータを持つ.これを対象とした研究は多く,ユーザプロフィールや投稿テキスト,ユーザ間のリンクなどが主な素性とされてきた.しかし,アイコン画像に注目した研究はこれまでに存在しない.そこで本研究は,アイコン画像がユーザの内面的特徴を示唆するという仮説のもと,アイコン画像を分類しそれぞれのユーザの使用傾向を調査した.

著者

大石 沙耶 土方 嘉徳

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第34回 (2020)

巻号頁・発行日

pp.3O5GS1304, 2020 (Released:2020-06-19)

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社会情報学の研究分野では,SNSにおける人々の精神的健康に関する研究が多く行われている.例えば,人々のうつ症状があるかどうかであったり,社会比較を行いがちであるかどうかであったり,嫉妬や妬みを感じているかどうかであったりである.特に,嫉妬はうつに繋がりかねない心理状態であるため,うつの防止や予防には十分な理解が必要である.従来研究では,どのようなユーザが社会比較を行いやすいかと嫉妬を感じやすいかについて,様々なSNSで調査が行われてきた.しかし,どのような投稿内容に対して,人々が嫉妬を抱きやすいかは,まだ研究が行われていない.そこで,本研究では,投稿の話題の特別感と,投稿に含まれる写真に写っている人の関係,投稿のテキストの長さに着目し,これらが嫉妬の抱きやすさと関係があるかどうかを,ユーザ実験により明らかにする.Instagramにおいてペルソナのアカウントを作成し,実際の投稿を用いて,嫉妬を感じるかどうかを答える実験を行った.収集した回答データに対して重回帰分析を行ったところ,誰と一緒にいるかのみが,嫉妬の感じやすさと関係があった.

著者

土方 嘉徳

出版者

社団法人人工知能学会

雑誌

人工知能学会誌 (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.19, no.3, pp.365-372, 2004-05-01

被引用文献数

49

著者

土方 嘉徳

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理 (ISSN:04478053)

巻号頁・発行日

vol.48, no.9, pp.957-965, 2007-09-15

参考文献数

19

被引用文献数

34

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本稿では,嗜好抽出技術および情報推薦技術に関して,研究の歴史的な発展の経緯,基本方式,評価指標,代表的な課題について紹介する.また,今後の方向性として,人間を中心とした推薦系の構築を提案し.そのような研究の一事例を紹介する.

著者

前田 恭佑 土方 嘉徳 中村 聡史

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.32-39, 2015-11-17

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Amazon.com や楽天市場のようなショッピングサイトでは,商品やコンテンツ (以降,アイテム) に対してレビューを簡単に作成・閲覧することができる.小説や映画などのストーリーを持ったアイテムに対するレビューには,レビュアの感想や意見が存在する一方で,そのアイテムのストーリーに関する記述が存在する.その記述の中には,実際にアイテムを見た時の楽しみや感動が減ってしまう記述(本稿では 「ネタバレ」 と呼ぶ) が含まれる場合があり,問題である. 本研究では,ネタバレがストーリーの進行における位置づけと関係があるのではないかという仮定のもとでネタバレの検出を行う.しかし,記述内容がストーリーの進行においてどの位置に対応するのかはレビュー文書単体からでは把握できない.これに対処するために,本研究では,レビュー文書とは別にアイテムのストーリーを記録した文書 (以降,ストーリー文書) も用いる.本研究では,まずネタバレとストーリーの進行における位置づけとの関係を知るために,ストーリー文書内のネタバレに関する記述について調査を行う.調査で得られた結果を基に,実際のレビュー文書からネタバレの可能性について考察する.

著者

土方 嘉徳 関西学院大学商学部

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.32, no.3, 2017-05-01

著者

足立 健太郎 土方 嘉徳 Joseph Konstan

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.205-212, 2015-11-17

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Pinterest は人々をつなぐソーシャルネットワーキングの機能と既存のコンテンツをまとめて新たなコンテンツを作成するキュレーションの機能を併せ持つサービスである.Pinterest には 2015 年 3 月末の時点で 500 億の画像が存在し,ユーザが自らの意図に合う画像を適切に見つけるためには画像推薦の機能が必要である.現在の主要な推薦アルゴリズムには,コンテンツベースフィルタリング,協調フィルタリング,社会ネットワークに基づく推薦,人気度に基づく推薦があるが,それぞれ異なる種類の情報を用いている.Pinterest は,上記のアルゴリズムで用いられる情報を全て有しているため,任意のアルゴリズムを適用できる.さらに,Pinterest のユーザは自分のためだけでなく,他人に見せるために特定のテーマに沿ったコレクションを作成することもあり,従来の推薦システムの想定とは異なるモチベーションを持っていると言える.上記のように新しいタイプのサービスである Pinterest を対象に,どの推薦アルゴリズムが有効に働くのかを知るため,主要な推薦アルゴリズムを正確性と利便性の観点から評価を行なった.

著者

山中 努 土方 嘉徳 西田 正吾

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告データベースシステム(DBS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2009, no.22, pp.1-8, 2009-11-13

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近年 Web 上で使用できる地図アプリケーションや GPS 機能が付いた携帯電話が普及しつつある.また twitter や場 log のように GPS 情報を付加して周囲の状況をテキストで送ることができるサービスが登場しつつある.これらにより時空間情報を伴うテキストデータが増加しつつある.この大量の情報をうまく活用できればイベント会場の管理者や災害時における自治体のオペレータのように,ある特定の地域の状況を把握する事が必要となる業務において,より迅速で正確な状況把握を実現する事ができると思われる.そこで本研究では時空間情報を伴う大量のテキストデータを業務上必要な観点から要約し,その情報を地図上で可視化するシステムを設計する.Map applications on the web or mobile phones with GPS capabilities have become widely used. Furthermore, users can send surrounding circumstances via email with GPS information by using twitter. So text-data with temporalspacial infomation is increasing. In business that they have to understand local conditions like venue administrator or operators of local governments in disaster, they can use this information for understanding circumstances faster and more accurately. In this study, we extract important information for this business from large amounts of text data with temporal-spatial information and design a system that visualizes the information on the map.

著者

西村章宏 土方嘉徳 三輪祥太郎 西田正吾

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.14, pp.1-6, 2014-07-25

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マイクロブログサービスの 1 つである Twitter では,その時々で話題になる政治家や芸能人など有名人に関する一般ユーザの発言を豊富に得ることができる.さらに近年では,SNS から得られる評判情報をマーケティングやその他サービスに応用しようという試みが活発に行われている.そこで本研究では,Twitter から得られる評判情報のうち,一般ユーザの有名人に関する発言とその発言を行ったユーザのプロフィール等に着目する.これらの各情報源から得られるデータに対し,抽出の妨げとなるノイズへの前処理を経て,一般ユーザの観点が反映された特徴量であるトピックの抽出を行う.そして得られたトピックの分布を元に人物の類似関係を獲得し,それを基に各人物を平面上に配置することで,人物関係の可視化を行う.この可視化結果に対しては使用した情報源毎に妥当性と発見性に着目して特徴の分析を行う.

著者

岩井 秀成 池田 郁 土方 嘉徳 西田 正吾

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.26, 2012

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多くのショッピングサイトにおいて,ユーザレビューが人気を集めている.しかし,小説や映画などのストーリーを持ったアイテムのレビューには,レビュアの意見と同時に,ストーリーの内容(あらすじ)が書かれている場合がある.我々は,レビュー文をあらすじか否かに分類する手法を提案してきた.本研究では,レビュー文を対象としたあらすじ分類手法の評価を行う.

著者

王 軼群 野澤 博 土方 嘉徳 仲谷 美江 西田 正吾

出版者

The Institute of Electrical Engineers of Japan

雑誌

電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.123, no.6, pp.1155-1165, 2003-06-01

被引用文献数

1

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This paper deals with spatio-temporal indexing method for moving objects. In our research, we propose XAT (eXtended Adaptive Tree) structure, consisting of spatial trees and temporal trees, for fast search for spatio-temporal data. The searching process in XAT structure is divided into two steps. The first step roughly narrows down the potential solutions (moving objects) according to the given searching range. The last step fixes the real solution by checking the object's moving track. We compare XAT structure and 3D structure, one of the conventional methods, by computer simulation. The result shows that XAT structure works faster than 3D structure when there is difference between the spatial search range and temporal search range and the objects' moving areas are small.

著者

大野 華子 楠村 幸貴 土方 嘉徳 西田 正吾

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-I, 情報・システム, I-情報処理 (ISSN:09151915)

巻号頁・発行日

vol.88, no.3, pp.668-683, 2005-03-01

被引用文献数

3

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ネットオークションには落札者が記述した出品者に対する評価コメントがあり, ユーザはこれを参考にしてどの出品者から商品を購入するかを選択する.しかし, これらの評価コメントは大量に存在する上に儀礼的な文を多く含むため, ユーザが複数の出品者を比較するのは大変な作業である.本研究ではこの問題に対し, ネットオークション上の社会的関係を用いて, 出品者評価コメントを要約する手法(Social Summarization法)を提案する.本手法では, 出品者の本質を表すのに適当ではない儀礼的な文を削除するために, 出品者に対して評価コメントを記述した落札者一人ずつに注目し, その落札者が他の出品者に対して記述した評価コメントと, 対象の出品者に対して記述した評価コメントを比較する.提案する手法と落札者に注目しないで要約する一般的な手法で, 要約した文にどれだけ違いがあるかを, 実際のネットオークションの評価コメントに適用することで検証する.

著者

佐藤 文宏 冨永 登夢 土方 嘉徳 酒田 信親 西田 正吾

出版者

一般社団法人 システム制御情報学会

雑誌

システム制御情報学会論文誌 (ISSN:13425668)

巻号頁・発行日

vol.29, no.8, pp.355-361, 2016

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<p>Our previous study designed interactive floor projection system with hands and toes input in terms of quick and light input system. This system lets user interact with floor projection by pointing the finger or stepping on projection image. It allows to realize floor interaction without using even a single hands.</p><p>However, in this system, it is difficult for user to input by toes to desired position precisely because of low accuracy of toe detection. In this paper, we propose a new toe detection method by means of implementing a leg model to improve the accuracy of toe detection. The model signifies human leg. It consists of three joints and; thigh, cnemis and foot length. Moreover, we conduct user study to investigate accuracy of toe detection compared with proposed and previous method. As a result, proposed method can detect toe position with higher accuracy than previous method.</p>

著者

小松 利彰 土方 嘉徳 才脇 直樹 西田 正吾

出版者

The Institute of Electrical Engineers of Japan

雑誌

電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) (ISSN:03854221)

巻号頁・発行日

vol.121, no.1, pp.118-126, 2001-01-01 (Released:2008-12-19)

参考文献数

8

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User support by a computer is desired for creating computer graphics. Automatic generation of moving human crowd is one of such demands. The feature of human crowd is that the behavior of each figure is independent, but the crowd, as a huge mass of it, has a pattern as a whole. It is too troublesome if the user inputs the all coordinates data of this behavior. This paper describes the modelling method using chaos and electric charge model. Chaos is convenient to represent such features. Electric charge model can represent the detail of each figure's movement.

著者

冨永 登夢 土方 嘉徳

出版者

日本知能情報ファジィ学会

雑誌

知能と情報 (ISSN:13477986)

巻号頁・発行日

vol.31, no.1, pp.516-525, 2019-02-15 (Released:2019-02-15)

参考文献数

61

被引用文献数

1

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本研究では,Twitterユーザを対象に,人格特性の変化と他ユーザから受け取ったフィードバックの関係を明らかにした.ここで対象としている人格特性は,Five Factor Modelとして知られる開放性,誠実性,外向性,協調性,神経症傾向の5次元で構成される.我々はまず,IBMの提供するモデルを用いて,Twitterユーザのツイートから過去と現在の人格特性を推定した.次に,過去と現在の間に,Twitterユーザの人格特性がどの程度変化しているかを確認した.さらに,上述の期間において,Twitterユーザが受け取った返信,引用,そして登録に関するデータを取得し,それらと人格特性の変化量の関係を非線形重回帰分析により明らかにした.この分析から,他ユーザによるフィードバックが人格特性の変化に有意に影響する可能性があることが分かった.最後に,これらの結果を踏まえた考察と今後の展望について述べた.

著者

早川 卓弥 土方 嘉徳 西田 正吾

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第28回全国大会(2014)

巻号頁・発行日

pp.4I12in, 2014 (Released:2018-07-30)

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ニコニコ動画を始めとして、動画の再生に同期した動画コメントの投稿・再生が可能な動画共有サービスが広まっている。本研究では、動画コメントから有益なコメントを抽出する手法についての基礎検討を行う。本稿では有益なコメントを「動画中でこれまで注目されていなかった部分に対し新たに注目するきっかけを与えるようなコメント」と定義し、これを抽出するためにコメントを動画時間と実時間という2つの時間軸から分析する。

著者

岩井 秀成 土方 嘉徳 西田 正吾

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.7, no.2, pp.11-23, 2014-06-30

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Amazon.comに代表されるショッピングサイトの多くでは,アイテムに対してレビューを簡単に作成・閲覧できる機能が提供されている.レビューに書かれた他者の意見は有用であるが,小説や映画などのストーリーを持ったアイテムに対するレビューには,ストーリーの内容(本稿では「あらすじ」と呼ぶ)が書かれている場合がある.レビューによりあらすじが分かってしまうと,実際に小説や映画を見たときの楽しみや感動が減ってしまい問題である.そこで我々は,あらすじを文単位で検出し除去することを試みる.我々は,このあらすじ検出を実現するために,各文がレビューとしての文脈を維持する形で書かれていること(文脈一貫性)に注目する.本研究では,レビュー文書の文書構造とあらすじ以外の観点に基づくクラス情報を用いたあらすじ文判定手法を提案する.評価実験を行い,文書中における文の位置情報の付与と文脈情報の利用によりあらすじ判定の精度が向上することを確認した.また,被験者実験により,提案手法はユーザが知りたくなかった記述の多くを除去できており,かつ,商品購入の際に意思決定につながる文の多くを表示できていることを明らかにした.Users can write and read reviews of items easily on many Internet shopping sites. Reviews on items like novels and movies can include spoilers (undesired plot descriptions) along with the opinions of the review authors. It is an issue that spoilers might reduce a delight in reading novels and watching movies. Therefore, we try to detect and eliminate spoilers by sentence. In this paper, our target is utilization of contextual coherence that is originally embedded in a review document and makes readers to understand the content easier. We propose a plot classification method using the document structure and the information of multiple classes in reviews. Experimental results show that using position information of a sentence and context information contributes to the improvement of classification results. In addition, a user study shows the proposed method can remove spoilers without removing useful sentences.

著者

冨永 登夢 土方 嘉徳 西田 正吾

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, pp.3M44in, 2014

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<p>Twitterはマイクロブログサービスとして世界中の人々に利用されるため,非常に大規模なデータを持つ.これを対象とした研究は多く,ユーザプロフィールや投稿テキスト,ユーザ間のリンクなどが主な素性とされてきた.しかし,アイコン画像に注目した研究はこれまでに存在しない.そこで本研究は,アイコン画像がユーザの内面的特徴を示唆するという仮説のもと,アイコン画像を分類しそれぞれのユーザの使用傾向を調査した.</p>

著者

西村 章宏 土方 嘉徳 酒田 信親

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.5, pp.1102-1112, 2017-05-15

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情報推薦の一手法として協調フィルタリング(CF)がよく知られているが,このCFの中でもMatrix Factorization(MF)は,評価値の欠損が多い現実のデータセットに対して優れた結果を出していることで有名である.ただし,MFは評価値の欠損に強いものの,評価値が極端に少ない場合には適用することが困難である.この問題に対して,評価値だけでなくテキスト情報も利用したCollaborative Topic Regression(CTR)というモデルが近年注目されている.CTRでは,トピックを抽出する情報源として,アイテムに関するテキスト情報を用いている.しかし,ユーザに関するテキスト情報を用いた場合の評価は行われてこなかった.本研究ではCTRにおいて,アイテムに関するテキスト情報を用いた場合と,ユーザに関するテキスト情報を用いた場合で,推薦の性能にどれだけの違いがあるのかを調査する.この両者とベースラインであるMFに対して推薦結果の正確性(再現率)と利便性(被覆率・多様性)に関して定量的な比較を行う.実験の結果,ユーザに関するテキスト情報を用いた場合は正確性の高い推薦が実現でき,アイテムに関するテキスト情報を用いた場合は利便性の高い推薦が実現できることが分かった.Collaborative filtering is one of the popular methods for selecting contents or items suited to user's interest or preference from a content (item) set. Among the existing methods of CF, Matrix Factorization (MF) is superior for the dataset with much missing data. However, even MF cannot perform well when the number of users' ratings are extremely small. To solve this problem, an approach that uses not only users' rating values but also text information of items are becoming popular recently. We focus on one major model of this approach, Collaborative Topic Regression (CTR). In CTR, text information of items is used as information source to extract topics. However, the case using text information of users has not been evaluated. In this study, we compare the case using text information of items and the case using text information of users in CTR to know the performance difference. We compare the both cases and MF (which is a baseline) according to accuracy metrics and usefulness metrics. We found that using text information of users realizes the recommendation with high accuracy and using text information of items realizes the recommendation with high usefulness from the experiment.