著者

槇原 絵里奈 池田 太郎 小野 景子 新濱 遼大

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.63, no.3, pp.742-751, 2022-03-15

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オンラインジャッジシステムには多くの問題が収録されており,これらをプログラミング学習におけるアルゴリズムの自学自習支援として活用することで,教員の問題作成コストをへらすことができる.一方,学生が主体的に自身のプログラミング能力に適した問題を選択することは困難であり,最適な問題自動選択手法が望まれている.本論文では,オンラインジャッジシステムにおけるユーザの解答履歴に着目し,解答履歴,解答の正誤を深層学習モデルあるLong Short Term Memory(LSTM)により学習し,問題間の関係に基づいた問題推薦が可能な手法を提案する.オンラインジャッジシステムであるCodeforcesの実データを対象に提案法の性能を検証し,ユーザの解答履歴の高い推定性能を確認した.また,遷移の可視化により,難易度の高い問題へ遷移するための最短な問題経路や,様々な種類の問題へ着手できる核となる問題を明らかにした.

著者

岩渕 聡 熊野 雅仁 亀井 貴行 小野 景子 木村 昌弘

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.AM-02, pp.09, 2012-11-15 (Released:2021-08-28)

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近年,ソーシャルメディアの繁栄により,インターネット・ユーザによる大量の意見を集約し,応用する研究が注目され,観光へ応用する試みも始まっている.見知らぬ土地への観光計画支援を想定した場合,検索システムや推薦システムでは,いくつかの想定される問題が考えられる.本研究では,インターネットに潜在するメタバースの一面を3D情報空間として可視化し,空間に没入することで,この問題に取り組む観光支援システムを提案する.

著者

小野 竜志 小野 景子

雑誌

第77回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2015, no.1, pp.271-272, 2015-03-17

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近年、実世界を忠実に再現した3次元モデルに対する需要が高まっている。構造物の3次元モデルを再現する場合、複数の視点から計測を行い、3次元点群データを統合するレジストレーションが必要である。しかしながら、すべてのデータ点を用いたレジストレーションには膨大な計算時間がかかり、またこの問題は局所解が多く存在することが知られている。そこで、本研究では、効率よい特徴点の抽出と、プレレジストレーションが不要な3次元点群データ統合手法を提案する。

著者

鳥山 直樹 小野 景子

出版者

進化計算学会

雑誌

進化計算学会論文誌 (ISSN:21857385)

巻号頁・発行日

vol.9, no.2, pp.32-40, 2018 (Released:2018-06-01)

参考文献数

18

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In this paper, we present an efficient sampling method for a multimodal and high-dimensional distribution. For sampling from a high-dimensional distribution, DE-MC, which is based on the Markov chain Monte Carlo(MCMC) methods, has been proposed. It showed good performance in sampling from any probability distribution based on constructing a Markov chain that has the desired distribution. However, DE-MC has inherent difficulties in sampling from a multimodal distribution. To overcome this problem, we incorporate a replica exchange method into DE-MC and propose a replica exchange resampling DE-MC method (reRDE-MC) based on sampling importance resampling to improve its performance. The proposed method is evaluated by using three types of distributions with multimodal and high dimensions as artificial data. We verified that the proposed method can sample from a multimodal and highdimensional distribution more effectively than by a conventional method. We then evaluated the proposed method by using financial data as actual data, and confirmed that the proposed method can capture the behavior of financial data.

著者

馬場 建 槇原 絵里奈 米田 浩崇 清川 清 小野 景子

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:21888833)

巻号頁・発行日

vol.2020-MPS-129, no.10, pp.1-4, 2020-07-20

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組込みシステム開発では,ハードウェアとソフトウェアの両状態を考慮する必要があり,初学者にとってデバッグを行なうことは難しい.本研究では,無意識的な知識が反映される視線に着目し,熟練者がバグを効率的に修正する方針を視線分析で明らかにできるかを調査する.そのために,熟練者と初学者の組込みシステムデバッグ時の視線情報を分析し,熟練者の無意識的な知識と,初学者が苦手とする点を調査した.分析は注目物体の時系列データに対して,GP-HSMM という高精度な教師なしの分節化手法を用いることで行なった.分析の結果,初学者はデバッグの修正方針を持たず,システムの確認方法を知らないことがわかった.熟練者は序盤に回路,中盤にソースコード,終盤に回路とソースコードの両者を確認する傾向があることが明らかになった.

著者

八田圭斗 小野景子 熊野雅仁 木村昌弘

雑誌

第76回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, no.1, pp.369-370, 2014-03-11

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ソーシャルメディアにおける信頼ネットワークの成長を,その観測データを用いて予測する問題を考える.本研究では,バランス理論とステータス理論に基づき信頼リンクに関するユーザ3人のトライアド構造に着目する従来アプローチを拡張して,ユーザ間の信頼リンク媒介者の数が,そのユーザ間の信頼リンク生成に及ぼす影響を分析する.製品レビューサイトEpinionsの実データを用いた実験により,媒介者数に基づく信頼リンク予測法が,ユーザアクティビティの観測データのみを用いる手法よりも有効であることを実証する.また,ユーザ間に信頼リンクが生成される前後において,そのユーザ間の媒介者数に特徴的変化パターンが見られることを明らかにする.

著者

笠野晃平 熊野雅仁 小野景子 木村昌弘

雑誌

第76回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2014, no.1, pp.81-82, 2014-03-11

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近年、ウェブ空間に観光情報が溢れるに従い、自ら旅行計画を立てるユーザが増えつつある。しかし、旅行前の調査では主要な情報が得られるものの、得られた情報は断片的で観光先相互間の移動や、相互の距離感ならびに関係において調査不足が弊害を招く場合や、事前調査では見逃した興味が湧く対象に出くわしても、突然の経路変更に対応できない場合もあり得る。本研究では、3D模擬地球に没入し、嗜好に合う観光先周辺を実環境を考慮してより詳しく調べ、旅行前に観光経路のプランを練り上げ得る、没入型3Dシステムを提案する。京都市を観光先と想定し、京都の主要交通機関のうち、バス路線に沿った実験を通じて、提案システムの有効性を検証する。

著者

水田 昌孝 熊野 雅仁 小野 景子 木村 昌弘

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:18840930)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.10, pp.1-6, 2010-12-09

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我々は以前に,文書ストリームからバースト潜在トピック抽出する t-LDA 法を提案した.t-LDA 法は,潜在トピックを抽出するために文書生成確率モデル LDA (Latent Dirichlet Allocation) を用い,バーストトピックを同定するために時間フィルタを導入している.そして,LDA と時間フィルタに基づいて,時間情報を持つ 2 つの文書間の類似度を構築し,階層的クラスタリング法を適用することで文書ストリームからバースト潜在トピックを抽出している.本稿では,人工データを用いた実験により t-LDA 法の定量的な有効性を検証し,オンラインニュースデータを用いた実験により t-LDA 法の有効性を実証する.We previously proposed the t-LDA method that extracts bursty latent topics from a documet stream. The method utilizes Latent Dirichlet Allocation (LDA), which is a probabilistic generative model of documents, for extracting latent topics, and introduce a time-filter for identifying bursty topics. It constructs a measure of similarity between two documents with time-stamps on the basis of LDA and the time-filter, and extract bursty latent topics from a document stream by applying a hierarchical agglomerative clustering method. In this paper, we quantitatively verify its effectiveness by using synthetic data, and demonstrate its effectiveness by using real online news data.

著者

水田 昌孝 熊野 雅仁 小野 景子 木村 昌弘

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:18840930)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.10, pp.1-6, 2010-12-09

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我々は以前に,文書ストリームからバースト潜在トピック抽出する t-LDA 法を提案した.t-LDA 法は,潜在トピックを抽出するために文書生成確率モデル LDA (Latent Dirichlet Allocation) を用い,バーストトピックを同定するために時間フィルタを導入している.そして,LDA と時間フィルタに基づいて,時間情報を持つ 2 つの文書間の類似度を構築し,階層的クラスタリング法を適用することで文書ストリームからバースト潜在トピックを抽出している.本稿では,人工データを用いた実験により t-LDA 法の定量的な有効性を検証し,オンラインニュースデータを用いた実験により t-LDA 法の有効性を実証する.We previously proposed the t-LDA method that extracts bursty latent topics from a documet stream. The method utilizes Latent Dirichlet Allocation (LDA), which is a probabilistic generative model of documents, for extracting latent topics, and introduce a time-filter for identifying bursty topics. It constructs a measure of similarity between two documents with time-stamps on the basis of LDA and the time-filter, and extract bursty latent topics from a document stream by applying a hierarchical agglomerative clustering method. In this paper, we quantitatively verify its effectiveness by using synthetic data, and demonstrate its effectiveness by using real online news data.