文献一覧: 栗原聡 (著者)

1 0 0 0 OA 論文特集「Massive Data Flow:自然や人工のシステムにみられる複雑さを理解する」

著者: 岡瑞起栗原聡
雑誌: 人工知能
巻号頁・発行日: vol.30, no.6, pp.815-815, 2015-11-01

2015-10-30 13:16:30
1 + 0 Twitter

http://id.nii.ac.jp/1004/00000741/

1 0 0 0 ネットワークが創発する知能(<特集>ようこそ人工知能の世界へ : 編集委員今年の初夢)

著者: 栗原聡
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.20, no.3, 2005-05-01
被引用文献数: 2

2015-01-01 06:00:08
1 + 0 Twitter

https://ci.nii.ac.jp/naid/110002809299

1 0 0 0 携帯電話における時空間的利用履歴を基にしたアプリケーション推薦システム

著者: 松本光弘清原良三沼尾正行栗原聡
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数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日: vol.2008, no.126, pp.53-56, 2008-12-10
被引用文献数: 1

近年,携帯電話は高機能化しており,様々なアプリケーションを利用することができる.その一方,多くのアプリケーションの中から必要なものを選択する必要があり,携帯電話の操作は複雑になっている.しかしながら,携帯電話はユーザが素早く且つ手軽に所望のアプリケーションを利用できることが非常に重要である.一方,携帯電話の利用に関して,ユーザは時刻や位置,それまでの操作の状況や日々のスケジュールなどの,様々な外的要因に依存して利用する傾向がある.このような外的要因に基づく携帯電話の特徴的な利用パターンを抽出できれば,ユーザが所望するアプリケーションを予測することができる.本論文では,時空間的利用履歴を基にしたアプリケーション推薦するシステムを構築し,頻度のみを用いたアプリケーション推薦システムと比較することで,本システムの評価を行った.Recently, cellular phones are made high performance, because they provide with various application. On the other hand, a user must select the application one wants to use from among a complex application menu structure. A cellular phone might be used in various contexts and, therefore, it is very important that users can find the desired application easily and quickly. Besides, users use some applications depending on a variety of external factor(e.g. time, location, process of operation and dairy schedule et.al). Hence, there are some patterns in our daily behavior. So, if the habitual operation patterns can be extracted, this means that we can predict the operation of cellular phone. In this paper, we built an Application Recommendation System Based on Temporal-spatial History Log, and compared with a conventional frequency based application recommendation system.

2014-11-17 15:53:00
1 はてなブックマーク

https://ci.nii.ac.jp/naid/110007114806

1 0 0 0 OA 次世代情報社会システムのための多段創発機構の構築

著者: 栗原聡諏訪博彦篠田孝祐
出版者: 電気通信大学
雑誌: 挑戦的萌芽研究
巻号頁・発行日: 2014-04-01

早急な開発と運用が求められるスマートグリッドやアンビエント情報基盤,そしてビッグデータを背景とする次世代情報社会インフラシステム等の構築に際しては「多段創発型階層構造」に基づく設計が重要である.そこで,多段創発型階層構造における「下層が上層をボトムアップ的に多段階に創発するしくみ」を本研究の主目的とした.そして,群知能型手法の代表であるACOを土台とする方法を提案した.この方法により,階層性のある時系列パタンが含まれるデータからの階層構造抽出を可能とした.多数の自律エージェントが簡潔なルールに基づき他のエージェントと協調することで,データに隠された階層構造を抽出することができる.

2014-04-25 22:46:07
1 + 0 Twitter

https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26540153/

1 0 0 0 マルチエージェン卜型拡張SIRモデルを用いた情報拡散シミュレーションの評価

著者: 池田圭佑岡田佳之榊剛史鳥海不二夫篠田孝祐風間一洋野田五十樹諏訪博彦栗原聡
出版者: 一般社団法人情報処理学会
雑誌: 研究報告知能システム(ICS) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日: vol.2014, no.7, pp.1-7, 2014-01-16

2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災後,Twitter 等ソーシャルメディアの果たした役割はとても大きく,今後起こるであろう各種災害においても重要な役割を担うことが予想される.しかし,誤った情報 (流言・デマ) が広がったことも事実であり,大きな社会問題となった.災害時には,必要な情報をいち早く拡散させるだけでなく,誤った情報の拡散を早期に収束させることが重要である.これまで,我々は情報拡散モデルとして,感染症の拡散モデルとして有名な SIR モデルを拡張させたモデルを提案しているが,この手法では情報を伝搬させるかどうかを確率的状態遷移モデルで表現している.しかし,実際には人は情報に対する興昧度や,情報発信元の信頼,また日常生活パタン等に基づいて情報を伝搬させるかどうかの判断を決定していると考えられる.本研究では,マルチエージェント型拡張 SIR モデルを提案すると共に,それを用いた情報拡散シミュレーションの定量的な評価手法を考案し,評価を行った.