著者
小柴 等 相原 健郎 小田 朋宏 星 孝哲 松原 伸人 森 純一郎 武田 英明
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.51, no.8, pp.1452-1468, 2010-08-15

ICT(Information and Communication Technology)の発展・普及にともなって,情報爆発という問題が顕在化してきた1).この情報爆発と呼ばれる問題への対策の1つとして,ユーザの望む,ユーザに適した情報を提供するための情報推薦技術が研究・開発されている.しかしながら,情報爆発の勢いはとどまることを知らず,すでに推薦結果であるユーザに適した情報までが氾濫しつつある.そこで本論文では,ネット上や物理世界における行動ログデータが多数蓄積された世界を想定し,従来の推薦手法に加えて,推薦結果である情報がユーザに受け入れられる可能性(情報の受容度)まで考慮した情報推薦手法を提案し,実験により評価した.具体的には,まず,社会心理学の知見をベースに説得性と称するユーザ間の情報受容度を算出するモデルを提案した.次に,実際の商店街を舞台に一般募集の被験者を対象として,行動ログデータを収集した.そのうえで,それらの行動ログデータを用いて説得性の算出を行い,被験者による評価実験を行った.評価実験の結果は,おおむね我々の仮説を好意的に支持するものであり,本論文において提案した"説得性を考慮した情報推薦手法"が,有効に作用することが確認できた.In the "information explosion" are when we can access the increasing amount of information available in digital form from anywhere and at anytime, a filtering method is one of the most important technologies to be solved; how to identify information whether it is adequate and relevant to a user or not. Although many information recommendation systems have been proposed, existing methods could not solve the problem of "overflow" of recommendations, if they judge the information only by using similarity measures of contents. In this paper, we propose a new recommendation approach based on persuasibility among users. We focus on lifelogging both in the real world and the information world. Our recommendation model the information acceptability of information from unknown users and assume that the information of highly persuasible users tend to be accepted than ones of little persuasible users. Our persuasibility model consists of expertise, trustworthiness, likability, and similarity which is typically used in collaborative filtering methods. We carried out some experiments for evaluating our method. Firstly, we developed a specific recommendation model and an experimental recommender. Secondly, we set an experiment to collect lifelogs in a authentic situation. In this experiment, we used 52 shops in a small but very popular town in Tokyo, and about 700 consumers were involved. Finally, we set up another experiment for evaluation of our recommender using a subset of these participants. Our experimental results suggest that our proposed "persuasibility-based recommender" is more useful than general collaborative filtering.
著者
森 純一郎 榊 剛史 梶川 裕矢 坂田 一郎
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

本論文では、萌芽研究領域特定のための大規模論文情報を用いた引用予測に関する研究を行う。
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 10

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
藤田 桂英 梶川 裕矢 森 純一郎 坂田 一郎
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.22, no.2, pp.144-149, 2012-05-20 (Released:2012-07-31)
参考文献数
8

本論文では,重み付き引用ネットワーク解析における新興論文群の発見に対し,どの属性を考慮した重みが有効かを調査した.重み付き引用ネットワークでは出版年など論文の属性情報を解析に用いることが可能である.また,複数の学術領域ごとに重みを考慮した重み付き引用ネットワークを作成し,トポロジカルなクラスタリング手法によりクラスタに分割後,各種類のパフォーマンスをvisibility, speed, topological relevance から評価した.
著者
梶川 裕矢 森 純一郎 中村 裕子
出版者
東京工業大学
雑誌
挑戦的萌芽研究
巻号頁・発行日
2013-04-01

本研究では、パテントプールにおいて必須特許となる特許の特徴を分析した。必須特許が引用しているBackgroundの特許群(B)、ならびに、Backgroundの特許群を引用(Citing)している特許群(C)のデータベースを構築し、必須特許との特徴の差異を分析した。その結果、必須特許群(V)は特許群(C)よりも出願年が古く、先行技術の優位性が示された。しかし、(C)かつ(B)である特許群は、必須特許よりも前方引用が少なく、後方引用が多い、出願年が古いという特徴を有していることが分かった。すなわち、必須特許は先行する基本特許の上に、各規格や標準に合わせた改良を加えたものであると推察できる。
著者
関 喜史 森 純一郎
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

論文集合から引用ネットワークを構築し分析、可視化する試みはサイエンスマップとよばれ近年その重要性が高まってきている. 可視化・分析手法についてはさまざまな試みがあるが、その論文集合をどのように獲得するかはここまで議論されておらず、既存の手法では極めて新しい学術分野に対応することは困難である. そこで本研究ではウェブを活用し論文集合を獲得するためのクエリ拡張手法について提案する.
著者
大知 正直 城 真範 森 純一郎 浅谷 公威 坂田 一郎
出版者
人工知能学会
雑誌
2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)
巻号頁・発行日
2019-04-08

研究への投資戦略策定のために,早い段階で有望な研究や研究分野を特定することは重要である.また,近年の論文出版数の急増及び専門知識の細分化のため,将来の技術動向を自動で予測する技術の開発が必要である.一方で技術の現状を表す指標には様々なものがあり,どの指標による未来予測を示すかは分析の目的に依存する.つまり,様々な指標による技術動向の自動予測を行うための基盤技術の開発が課題である.そこで,本稿では,出版社の論文データの様々な異種ネットワーク情報を用いて,未来の様々な技術指標を自動で予測するための分散表現を抽出する手法を提案する.実験の結果,論文間の参照関係の予測のF値は95.6%で,出版後3年後のh-indexは一定の条件下で64.4%だった. この結果は,論文間の参照関係を十分に写像できていることを示している.一方で,将来のh-indexの予測精度は比較手法と同等であり,さらに研究を深める必要がある.本論文の成果は,論文データ向けの異種ネットワーク分散表現が技術動向の自動予測を行うための基盤となる可能性が示唆している.
著者
河津 裕貴 丸井 淳己 榊 剛史 森 純一郎 坂田 一郎
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.2015, pp.4I14, 2015

<p>SNS上のユーザーインタラクションから情報を抽出する重要性が認識されて久しい.分析に際しテキスト情報から主観や感情を抽出する技術が多く用いられるが,非自然言語の頻出するSNSの感情分析において話者の感情を司る顔文字の重要性は高い.本研究ではSNSの特徴を考慮した実用性の高い顔文字分類を目的とし, 主に教師なし学習を用いて十分に多数の顔文字を分類し,検証する.</p>
著者
大知 正直 城 真範 森 純一郎 浅谷 公威 坂田 一郎
出版者
一般社団法人 人工知能学会
巻号頁・発行日
pp.1K3J403, 2019 (Released:2019-06-01)

研究への投資戦略策定のために,早い段階で有望な研究や研究分野を特定することは重要である.また,近年の論文出版数の急増及び専門知識の細分化のため,将来の技術動向を自動で予測する技術の開発が必要である.一方で技術の現状を表す指標には様々なものがあり,どの指標による未来予測を示すかは分析の目的に依存する.つまり,様々な指標による技術動向の自動予測を行うための基盤技術の開発が課題である.そこで,本稿では,出版社の論文データの様々な異種ネットワーク情報を用いて,未来の様々な技術指標を自動で予測するための分散表現を抽出する手法を提案する.実験の結果,論文間の参照関係の予測のF値は95.6%で,出版後3年後のh-indexは一定の条件下で64.4%だった. この結果は,論文間の参照関係を十分に写像できていることを示している.一方で,将来のh-indexの予測精度は比較手法と同等であり,さらに研究を深める必要がある.本論文の成果は,論文データ向けの異種ネットワーク分散表現が技術動向の自動予測を行うための基盤となる可能性が示唆している.
著者
浅谷 公威 鳥海 不二夫 大知 正直 森 純一郎 坂田 一郎
出版者
人工知能学会
雑誌
2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)
巻号頁・発行日
2019-04-08

人間関係は人々の移動を決定する要因であるため、そのメカニズムの解明は人間の移動の理解や制御に重要である。以前の研究では位置情報ゲームなどの行動履歴の解析により特定の状況下における人間関係と移動との関連性が解明されてきた。しかし、人間関係と移動を紐付けるデータの取得は難しいため、多様な人々の人間関係やそれらの日常的な移動への影響の理解は進んでいない。本研究では、大規模・長期間の人間の移動データより人間関係を抽出し、その妥当性を議論し、人間関係と移動との関連性を明らかにする。ぶんs3年間で600万人の日常的な移動をカバーする鉄道の移動データを用いた。通勤客などの見知らぬ同乗者同士の抽出を防止するために同時移動を複数のパターンで行う人々の間に人間関係を推測する手法を提案し、抽出結果の妥当性は条件を変えた観察より裏付けた。抽出した人間関係の密度を年齢性別のグループ別に観察し、高齢男性の孤立などの社会構造を明らかにした。また、人間関係のある人との移動は非日常的かつ短距離であることが多く、それらは時空間的に収束することが確認された。そして、この性質を用いたイベント検知が有用であることを確認した。
著者
浅谷 公威 大知 正直 森 純一郎 坂田 一郎
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

集団の発展する過程の理解や将来予測のため、引用ネットワークをはじめとしたネットワークの発展を可視化する手法が提案されている。しかし、既存手法では 要素をクラスタに集約し離散的な時間で可視化するため各要素の役割が明瞭ではない。我々は連続的な空間内に各論文を一つの点として分野が徐々に広がっていく過程を2次元空間に描画する手法を開発し、実際のデータセットで領域の成長・分岐・融合の様子を確認した。
著者
田爪 聡 榊 剛史 坂田 一郎 森 純一郎 大知 正直
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

twitterを用いたマーケティング解析は広く行われているが、投稿数や感情分析が主流であり、テキストの内容に着目した解析は十分に行われていないのが現状である。そこで、本研究ではtwitterから得られたテキストデータに対しトピックモデル解析を行い、トピックの時間ごとの移り変わりを調べた。またそこから各トピックに関する投稿数を推定することで、各アニメーション作品の売り上げ予測の精度向上が確認された。
著者
金子 大輝 大知 正直 森 純一郎 坂田 一郎
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

分散表現を用いることで、単語の意味の時系列での変化を分析する研究が行われてきた。本研究では企業名に注目して、word2vecによって日本経済新聞の記事データから企業名ごとに分散表現を獲得した。不祥事や経営危機などの事象の前後での分散表現の変化について分析を行い、また、分散表現と企業の業績に相関関係についても検証した。
著者
丸井 淳己 則 のぞみ 榊 剛史 森 純一郎
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

近年Twitterのユーザは様々な年代・コミュニティに渡るようになった。ユーザの背景によって単語の使い方が違うと考えられるため、本研究ではTwitterのコミュニティ毎に使用される単語の違いを調べた。よく会話をするユーザ群をコミュニティとしてユーザのグループ分けを行った。さらにニューラルネットワークから計算した単語の分散表現を用いて単語の使われ方の違いを見た。
著者
磯沼 大 藤野 暢 浮田 純平 村上 遥 浅谷 公威 森 純一郎 坂田 一郎
雑誌
研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:21888779)
巻号頁・発行日
vol.2016-NL-227, no.6, pp.1-6, 2016-07-22

近年,記事生成などへの自動要約技術の適用が注目されている.本研究で対象とする決算記事は,どの事業や事象が企業全体の業績変動に大きな影響を及ぼすかといった記者の知見をもとに作成される.したがって自動要約においてはこうした記者の知見を抽出し,情報抽出・要約に適用する技術が必要である.本研究では過去の決算短信と決算記事から業績変動と短信文の掲載パターンを学習し,記事に掲載されるべき文を決算短信から抽出する手法を提案する.提案手法は 2 パートに分かれ,第 1 パートでは各事業セグメントの業績変動と,記事掲載パターンを学習することにより,各事業セグメントの重要度を判定する.第 2 パートでは,判定した各事業セグメントの重要度と極性判定を用いることで各文の重要度を評価し,抽出を行う.極性判定では,決算記事中の各表現に関する極性を自動で獲得し,非負値行列因子分解 (NMF) による極性値推定を行うことで,決算記事に未出現の表現も含めた多様な表現に関する極性の獲得を可能にした.提案手法を適用して決算短信から抽出された文と実際の決算記事を比較した実験において,重要文抽出精度の評価を行い,事業セグメントの重要度判定と NMF による極性推定の有用性を確認した.
著者
藤田 桂英 梶川 裕矢 森 純一郎 坂田 一郎
出版者
Japan Society of Information and Knowledge
雑誌
情報知識学会誌 (ISSN:09171436)
巻号頁・発行日
vol.22, no.2, pp.144-149, 2012-05-20

本論文では,重み付き引用ネットワーク解析における新興論文群の発見に対し,どの属性を考慮した重みが有効かを調査した.重み付き引用ネットワークでは出版年など論文の属性情報を解析に用いることが可能である.また,複数の学術領域ごとに重みを考慮した重み付き引用ネットワークを作成し,トポロジカルなクラスタリング手法によりクラスタに分割後,各種類のパフォーマンスをvisibility, speed, topological relevance から評価した.
著者
小柴 等 相原 健郎 森 純一郎 小田 朋宏 星 孝哲 松原 伸人 武田 英明
雑誌
情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
巻号頁・発行日
vol.51, no.1, pp.63-81, 2010-01-15

本論文では,ブログとライフログを利用した記憶の想起と記録の支援システムの提案と,当該システムの一般ユーザにおける受容性について述べる.まず,ブログやライフログをめぐる現状の課題に関する概観について述べ,それらの課題を解決するために,ライフログデータをもとにしたブログ生成支援システムの提案と,支援システムを支える,ライフログデータからのユーザの興味・関心推定手法の提案を行う.次いで,実店舗と一般ユーザを用いた実証実験により,当該システムの有効性と受容性について考察を行う.実証実験の結果からは,ライフログデータをもとにしたブログ生成支援システムについて,ふだんブログに関する活動に積極的でないユーザからも多くの記事が編集されるなど,広く受容され,有効に機能したこと,筆者らの提案する興味・関心推定手法は,単純に滞在時間によって興味・関心を推定する手法に比べて,より高精度に興味・関心を推定できること,ライフログデータをもとにブログ記事のひな形を作成する際に,ユーザの興味・関心という主観を用いてデータを丸めることで,行動情報の取得に対する嫌悪感が低減され受容されやすくなる可能性のあること,などを示唆するデータを得た.We propose a methodology for memory recall and memo aid by an integrated system of blog and lifelog in this paper. We start off by discussing the relevant blog and lifelog issues. We then propose a solution that consists of two components. The first component is a blog authoring aid system based on lifelog data. It is a blog system integrated with lifelog for memory recall and memo aid. It automatically generates blog templates from lifelog data. The second component facilitates the interest estimate algorithm. The algorithm is implemented in the system in order to generate more acceptable blog templates. We have been conducting an experimentation using general customers as the subjects in an actually operating general store of up-to-date popular items. Our experimental results reveal that the proposed system supported the users to post blog entries. One interesting observation is that inactive blog users post as many blog entries as active blog users when using our system. The results also show that the proposed interest estimation algorithm is more accurate than a stay-time based method. In addition, it was found that the proposed method provides a positive result to reduce negative attitudes against behavior logging.
著者
森 純一郎
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

本研究では、ウェブにおけるエンティティ情報の検索を目的とし、ウェブドキュメント検索ランキングに現在用いられているPageRankの大規模エンティティ関係グラフにおけるランキングへの適用について提案する。提案手法においては、エンティティ関係グラフの特徴に基づき、PageRankによるランキングに寄与する複数の重み付けの比較検討を行う。実験においては特に人物エンティティのソーシャルネットワークを対象に、大規模なエンティティ関係グラフに提案手法を適用し考察を行う。