著者

大澤 昇平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.29, no.5, pp.469-482, 2014

被引用文献数

1

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In social networking service (SNS), popularity of an entity (e.g., person, company and place) roles an important criterion for people and organizations, and several studies pose to predict the popularity. Although recent papers which addressing the problem of predicting popularity use the attributes of entity itself, typically, the popularity of entities depends on the attributes of other semantically related entities. Hence, we take an approach exploiting the background semantic structure of the entities. Usually, many factors affect a person's popularity: the occupation, the parents, the birthplace, etc. All affect popularity. Predicting the popularity with the semantic structure is almost equivalent to solving the question: What type of relation most affects user preferences for an entity on a social medium? Our proposed method for popularity prediction is presented herein for predicting popularity, on a social medium of a given entity as a function of information of semantically related entities using DBpedia as a data source. DBpedia is a large semantic network produced by the semantic web community. The method has two techniques: (1) integrating accounts on SNS and DBpedia and (2) feature generation based on relations among entities. This is the first paper to propose an analysis method for SNS using semantic network.

著者

松嶋 達也 大澤 昇平 松尾 豊

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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.3A101, 2018 (Released:2018-07-30)

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近年,人工知能の活用による社会の生産性向上への期待が高まっている.この期待の背景として,深層学習が人工知能技術のブレイクスルーになったことが挙げられる.しかし,実世界環境で活用可能な人工知能の構築には,いくつかの課題が残されている.特に,観測が部分的であること,タスクに対する報酬の設計が難しいことの2 点が挙げられる. 部分的な観測を扱うニューラルネットワークのモデルとして,注意機構を持つモデルが提案されている.しかし,これらのモデルでは,注意機構の学習がタスクから定義される外的な報酬信号を用いた強化学習によって行われており,外部からの報酬信号が得られない問題設定下では注意機構の学習を行うことができない. 本研究では,注意機構の学習に外的な報酬を用いる代わりに,観測に対する予測の誤差を注意機構の内的な報酬として与え,観測の予測モデルと注意機構を敵対的な学習により訓練する手法を提案する.

著者

大澤 昇平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.31, no.2, pp.A-F24_1-10, 2016-03-01 (Released:2016-02-18)

参考文献数

22

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Success of software developping project depend on skills of developers in the teams, however, predicting such skills is not a obvious problem. In crowd sourcing services, such level of the skills is rated by the users. This paper aims to predict the rating by integrating open source software (OSS) communities and crowd soursing services. We show that the problem is reduced into the feature construction problem from OSS communities and proposes the s-index, which abstract the level of skills of the developers based on the developed projects. Specifically, we inetgrate oDesk (a crowd sourcing service) and GitHub (an OSS community), and construct prediction model by using the ratings from oDesk as a training data. The experimental result shows that our method outperforms the models without s-index for the aspect of nDCG.

著者

中原 健一 島田 史也 宮崎 邦洋 関根 正之 大澤 昇平 大島 眞 松尾 豊

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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.1M204, 2018 (Released:2018-07-30)

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株式市場における売買審査業務をより効率的かつ合理的に行うために,定量的に見せ玉を検知する手法を提案する.本手法においては,教師ラベルを使用せずに相場操縦行為中に見られる不自然な取引履歴を発見するため,密度比推定による異常検知手法を用いた.東京証券取引所の上場銘柄の中より無作為に選択され,専門家チームによってラベル付けされた118 件の半日単位の一銘柄取引履歴による検証結果によると,見せ玉が疑われる事例の80%は,モデルが予測した異常度順にソートした事例の上位50%に含まれ,実務で使用されている単純な規則によるスクリーニングの結果と比較して更なる精緻化が達成できていることが示された.

著者

久保 静真 岩澤 有祐 松尾 豊

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32回全国大会(2018)

巻号頁・発行日

pp.4M103, 2018 (Released:2018-07-30)

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本稿では、Generative adversarial networks(GANs)に基づく写真上の自動着せ替えの新しい手法であるSwapGANを提案する。Conditional Analogy GAN(CAGAN)は、GANに基づく自動着せ替えの手法として既に提案されているが、複雑なパターンの服の生成は難しい。衣類の領域を考慮することで、SwapGANはCAGANよりも服のパターンをよりよく反映させることが出来る。このSwapGANは、大規模なデータセットで訓練されたセグメンテーションのモデルを使用してして、写真上の人物の衣服の領域を最初に取得する。次に、取得した領域を用いて衣服部分を人間の画像から除去する。そして、空白領域に所望の衣服を描写する。このようにネットワークは新しい服を人の服の領域に適用出来るようになる。さらに、テスト時にCAGANで必要であった人物が元々着用している服の画像はSwapGANでは不要になる。

著者

松尾 豊 Yutaka Matsuo 東京大学大学院工学系研究科

雑誌

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:09128085)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, 2008-05-01

著者

作花 健也 中山 浩太郎 木村 仁星 井上 大輝 山口 亮平 河添 悦昌 大江 和彦 松尾 豊

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33回全国大会(2019)

巻号頁・発行日

pp.2N3J1302, 2019 (Released:2019-06-01)

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医療画像は診断や治療に幅広く利用されているが,読影には高い専門性が必要である.胸部X線写真は患者の状況や重要な情報を把握するための方法として最も普及している方法の一つであり,緊急医療や健康診断など様々な場面で日々大量の撮影が行われている.この結果,専門家へ大きな負担が発生しており,その解決が求められていた.そのため近年,医療画像から自動で所見を生成する研究が行われている.しかしながら,所見には表記方法の揺らぎがあるためクラス分類問題として解くことが困難である. 本稿では,胸部X線写真から表記方法の揺らぎにも対応可能な文字単位での所見生成の手法を提案した.加えて,アテンション機構を用いることで結果の解釈性を高めた.結果として,位置情報を反映した所見生成ができていることを確認し,文字単位での所見生成の有用性を示した.

著者

松本 洋一郎 德永 保 吉川 潔 辰巳 敬 真壁 利明 橋本 周司 松尾 豊 坂田 一郎 上山 隆大 浦島 邦子

出版者

東京大学

雑誌

特別研究促進費

巻号頁・発行日

2014-04-01

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シンガポールは一人当たりGDPではわが国を超え、大学ランキングでも台頭しているが、わが国における政策研究は限られていた。本研究では、シンガポールの科学技術政策(特にバイオメディカル推進策)について、文献調査や現地での専門家への聞き取り等によって明らかにした。シンガポールでは産業政策のために科学技術政策が実施されているといっても過言ではない。著名研究者を大量に誘致するなどし、旧来から行われてきた多国籍企業誘致を先端科学分野の研究開発へ拡充する形で、成功を収めてきている。大学政策においては、テニュア制度や会計、財務など、モデルとする米国の事例から徹底的に学ぶ姿勢が見られた。

著者

大澤 昇平 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.31, no.2, pp.A-F24_1-10, 2016

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Success of software developping project depend on skills of developers in the teams, however, predicting such skills is not a obvious problem. In crowd sourcing services, such level of the skills is rated by the users. This paper aims to predict the rating by integrating open source software (OSS) communities and crowd soursing services. We show that the problem is reduced into the feature construction problem from OSS communities and proposes the <i>s</i>-index, which abstract the level of skills of the developers based on the developed projects. Specifically, we inetgrate oDesk (a crowd sourcing service) and GitHub (an OSS community), and construct prediction model by using the ratings from oDesk as a training data. The experimental result shows that our method outperforms the models without <i>s</i>-index for the aspect of nDCG.

著者

岩澤 有祐 矢入 郁子 松尾 豊

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.32, no.4, pp.A-GB5_1-12, 2017-07-01 (Released:2017-08-17)

参考文献数

23

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This paper proposes a novel neural networks based model for learning user-independent features. In activity recognition using wearable sensors, user-independence of features could provide better user-generalization performance, enhance privacy protection, and both are important for using activity recognition techniques in a real-world scenario. However, designing such features is not an easy task, because it is not clear what kind of features become user-independent, and moreover, poor design of user-independence harms activity recognition performance.Hear, we propose User-Adversarial Neural Networks for automatically learning user-independent features. The proposed model considers an adversarial-user classifier in addition to a regular activity classifier in the training phase, and learn the features that help to distinguish the activities but obstruct to distinguish the users. In other words, the model explicitly penalizes representations for becoming user-dependent, while keeping activity recognition performance as much as possible. Our main result is an empirical validation on three activity recognition tasks regarding wearable sensor based activity recognition. The result shows the proposed model improves independence of features comparing with the regular deep convolutional neural networks in both qualitatively and quantitively. We also summarize future work for better user-generalization and privacy protection from the perspective of the representation learning.

著者

岩澤 有祐 矢入 郁子 松尾 豊

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.31, 2017

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ドメイン不変な特徴の学習はユーザや環境などの入力ドメインの違いに依存しないモデル構築の方策の1つである.本稿では敵対的訓練を利用したドメイン不変な特徴の学習法を提案する.提案手法では特徴空間からドメインを分類する敵対的分類器を考慮し,敵対的分類器を騙すように訓練することで特徴量がドメインに独立になるように明示的に制約を加える.本発表では公開されたデータセットでの提案手法の有効性について報告する.

著者

大向 一輝 松尾 豊

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.27, no.1, 2012-01-01

著者

森 純一郎 松尾 豊 石塚 満

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.20, no.5, pp.337-345, 2005 (Released:2005-08-02)

参考文献数

28

被引用文献数

4 13

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With the currently growing interest in the Semantic Web, personal metadata to model a user and the relationship between users is coming to play an important role in the Web. This paper proposes a novel keyword extraction method to extract personal information from the Web. The proposed method uses the Web as a large corpus to obtain co-occurrence information of words. Using the co-occurrence information, our method extracts relevant keywords depending on the context of a person. Our evaluation shows better performance to other keyword extraction methods. We give a discussion about our method in terms of general keyword extraction for the Web.

著者

那須野 薫 松尾 豊

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.30, 2016

著者

那須野 薫 松尾 豊

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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本稿では候補者のTwitterにおける情報拡散に着目して国政選挙の当選者予測を試みる.候補者の情報拡散を評価するため,情報拡散の規模,多様度,忠誠度の3つの指標を提案する.Twitterから直接取得できる6つの指標に加え,3つの情報拡散に関する指標を素性として教師あり学習により当選者を予測する(提案手法).予測実験の結果,提案手法は従来手法と比較して予測性能(F値)が約70%改善された.

著者

那須野 薫 奥山 晶二郎 中西 鏡子 松尾 豊

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.56, no.10, pp.2044-2053, 2015-10-15

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近年,Twitterのデータを用いて選挙結果の予測を試みる研究の報告が活発である.本研究では,選挙結果を高い精度で予測するモデルの構築を目指し,社会学で古くから選挙当落の重要な要素の1つとされてきた選挙地盤を定量的に測定,指標化し,この指標を用いることで既存手法の拡張を試みる.選挙地盤に関する指標は選挙地盤のリーチ,バラエティ,ロイヤルティという3つの指標を提案する.選挙運動へのインターネットの利用が初めて解禁された2013年の参議院議員選挙を対象とした評価実験の結果,本研究で提案した3つの選挙地盤に関する指標は選挙結果の予測に有効であることが示された.また,本研究で用いた手法は既存手法と比較してF値が約70%高く,選挙運動へのTwitterの活用は選挙結果に小さいものの影響があることが示唆された.

著者

古川 忠延 松澤 智史 松尾 豊 内山 幸樹 武田 正之

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. B, 通信 (ISSN:13444697)

巻号頁・発行日

vol.88, no.7, pp.1258-1266, 2005-07-01

被引用文献数

2

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最近注目を集めているWeblog(以下Blog)では, ブックマーク(ユーザが自身のBlogページ内からリンクしているお気に入りのBlog)やコメント, トラックバックなどによりBlog同士の関係性を把握することができる.このようなBlogのつながりは全体としてBlogネットワークを構成し, ユーザへの情報推薦に有用な情報源であると考えられる.本論文では, Blogネットワークにおいて, ユーザがどのようなページを頻繁に閲覧しているのかを, Blog間の関係性に着目して分析し, その把握を試みた.機械学習アルゴリズムを用いてユーザが閲覧する要因を分析した結果, Blogネットワークにおいてはブックマークを経由しての閲覧が大きな割合を占めていることが分かった.また, ユーザが閲覧している先のBlog運営者がコメントやトラックバックといったアクションを起こしている先のBlogも, ユーザにとって興味深いBlogとなっている可能性が高いことを裏づけるデータを得ることができた.

著者

榊 剛史 松尾 豊

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.25, 2011

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近年、ソーシャルメディアの爆発的な普及に伴い、ネット上に流通するクチコミの量は増え続けており、その種類も多様化している。本研究では、それらのネット上のクチコミに人物目撃情報が多数含まれていることに着目し、位置情報と共にそれらをリアルタイムに抽出・提示するシステムを試作した。本システムにより、ソーシャルメディアからのリアルタイムイベントの抽出の可能性を検証する

著者

山本 覚 松尾 豊

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.24, 2010

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ウェブマーケィングにおいてコンテンツの最適化の試みが行われている。ユーザ属性データと商品購入有無等のクラスで構成されるデータを分類機にかけ最適化は行われる。しかしながら既存の手法では予め定義された静的な属性空間の中で分類が行われているため、データの性質によっては有効な結果を得ることができない。そこで本研究では学習に最も有効な属性を動的に生成・選択する手法の提案とその検証を行いその有用性を示した。

著者

飯塚 修平 濱野 将司 川上 和也 松尾 豊 萩原 静厳 川上 登福 浜田 貴之

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.27, 2013

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近年生活にまつわる様々な情報がウェブから収集できるようになっている。普段は馴染みが無い結婚・挙式も例外ではなく、カップルの多くが結婚式場の比較・検討にウェブを活用している。しかし、そういったユーザの商品閲覧履歴はウェブサイトの改良やマーケティング手法の改善には十分に活用されていない。本論文では、結婚情報サイト「ゼクシィ.net」を取り上げ、ログデータからユーザの行動パターンの分析を行う。