著者
岡田 吉史 澤井 政宏 楠 芳之 長島 知正
出版者
情報知識学会
雑誌
情報知識学会誌 (ISSN:09171436)
巻号頁・発行日
vol.15, no.3, pp.59-70, 2005
被引用文献数
1

Web上のオンラインショップの増加に伴い, ユーザの嗜好性に基づいて商品や情報を推奨するシステムが提案されている.しかしながら, それらは個々のユーザが, 商品や情報のどの特徴や性質に着目して好んでいるか, すなわち"嗜好理由(こだわり)"を考慮するものではなかった.<br/> 本研究では, 音楽アーティスト推奨を例に, ユーザの"好きなアーティスト"と"その嗜好理由"に基づき, ユーザの好みに合うと思われるアーティスト推奨法を提案し, その実装システムの開発を行った.本システムは, 同時に好まれるアーティスト(と, それらに対する嗜好理由)の関係を表す相関ルールを格納したデータベースを持つ.本論文では, テストクエリを用いた評価実験をとおして, 1)嗜好理由の導入がアーティストのランキング精度に効果的に働くこと, 2)従来の相関ルールに基づく推奨手法に比較して高い推奨精度を持ち, 3)少ない計算量で推奨可能である, ことを示す.
著者
岡田 吉史 藤渕航 ホートン・ポール
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バイオ情報学(BIO) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2006, no.99, pp.17-23, 2006-09-15
被引用文献数
1

遺伝子発現データから,ある特定の条件下において類似の発現動態を示す"遺伝子発現モジュール"を抽出する方法として,Biclusteringが注目されつつある.本研究では,極大2部クリークの全列挙法に基づくBiclustering法(BiModule)を開発した.我々は,これを人工データおよびS.Cerevisiaeの遺伝子発現データに適用し,既存の代表的なBiclustering法によるモジュール抽出結果との比較実験を行った.本報告では,BiModuleが他手法に比較して,人工的に埋め込まれたBiclusterをより高い精度で検出し,さらには,Gene Ontologyにおける機能アノテーションや既知のタンパク質相互作用を良く反映したモジュールを抽出可能であることを示す.In recent years, biclustering methods have been suggested to discover gene expression modules with shared expression behavior under certain experimental conditions. In this report, we propose a new biclustering method, BiModule, based on a maximal biclique enumeration algorithm. Comparative experiments to existing salient biclustering methods are performed to test the validity of biclusters extracted by BiModule using synthetic data and real expression data. We show that BiModule provides high performance compared to the other methods in extracting artificially-embedded modules as well as modules strongly related to GO annotations and protein-protein interactions.
著者
岡田 吉史
出版者
室蘭工業大学
雑誌
若手研究(B)
巻号頁・発行日
2009

本研究では、心の状態にかかわる遺伝子発現データの解析支援を目的として、1)個々の心理状態で特有の発現パタンを示す遺伝子群(モジュール)を抽出する新しい手法を開発し、2)抽出されたモジュールとその生物学的機能情報を集積したデータベースを構築した。これにより、複数の公共データベースに分散して存在する発現データが本システム上に整理・組織化され、生物学的に有用なモジュールを容易に発見できるようになった。
著者
佐藤 和彦 倉重 健太郎 岡田 吉史 佐賀 聡人
出版者
CIEC
雑誌
コンピュータ&エデュケーション (ISSN:21862168)
巻号頁・発行日
vol.31, pp.94-99, 2011

問題解決型のソフトウェア開発演習は,与えられた課題に対するゴールまでの道筋を学生自身が探し出し,解決を目指すグループ演習である。グループごとに開発の進め方や解決方法が異なるため活動状況が見えにくく,グループの能力差によって指導方法も大きく異なる。本研究では,「活動状況」「グループ特性」「課題」の3つの見える化を演習に取り入れることでそれらの問題を解決し,学生のやる気を引き出す「見える」ソフトウェア開発演習を実現する。本稿では演習に取り入れた見える化の工夫について述べるとともに,平成18年度と平成22年度に難易度を変えて同じ課題を実施した演習結果について評価を行う。