2 0 0 0 迅速なアプリケーション開発のためのWeb APIデータべースシステム(一般,NGN,VoIP,FMC,自律分散ネットワーク,ソフトウェアエージェント,Webサービス,Web2.0及び一般)
- 著者
- 井上 武 朝倉 浩志 植松 幸生 佐藤 浩史 高橋 紀之
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. IN, 情報ネットワーク (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.109, no.411, pp.97-102, 2010-01-28
多くのWebサイトが,AjaxやマッシュアップのためにWeb APIを提供しているが,Webアプリケーションに適した再利用可能なデータべースコンポーネントがないために,そのようなコンポーネントはサービスごとに独立に開発されてきた.本稿ではWebアプリケーションの開発を迅速に行うためのデータべース管理システムWAPDBを提案する.WAPDBは,Web API標準技術のAtomをべースに設計され,Webアプリケーションに求められる機能を提供する.たとえば,効率的なデータ・アクセス制御や簡潔な拡張メカニズム,検索・統計の提供である.WAPDBの導入によって,開発者はこれらの機能を繰り返し開発することから解放される.さらに,RESTアーキテクチャスタイルに準拠しているため,アプ リケーションに統一性やスケーラビリティがもたらされる.我々はWAPDBを用いたサンプルアプリケーションを開発し,大きな性能低下なしに開発コストを削減できることを示す.我々の実験では,開発コストが半減した一方で,アクセス時間は数ミリ秒しか増加しなかった.
2 0 0 0 OA ソーシャルブックマーク数を正解とした検索ランキングの学習
- 著者
- 数原 良彦 植松 幸生 戸田 浩之 井上 孝史 片岡 良治
- 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.23, 2009
多数のユーザによって付与されたソーシャルアノテーションを用いた情報検索ではアノテーションが付与されているコンテンツのみを検索対象とするため,ウェブ全体を検索対象にできないという問題がある.本研究では,ソーシャルブックマーク数を正解としてランキング関数を学習することにより,ブックマークされていないウェブページについてもブックマーク件数を近似した検索ランキングを提案する.
1 0 0 0 OA ユーザ行動に基づくモバイルネットワーク故障検知と予測
モバイルネットワークサービス提供社の課題の一つが安定した高品質なサービス提供である.しかしながら,ネットワークトラフィックの急増や設備の経年劣化がスループットの低下などの品質劣化やネットワーク故障を引き起こすことがある.そのような問題において,サービス利用者はサービス提供社よりも早くサービスの使用不能や品質劣化を発見することがある.利用者は彼らの体感をすぐにソーシャルサービス上で発信したり,故障情報を得るためのWeb検索などを迅速に行う.これらのデータから異常を検知することで,故障検知および予測に役立つと考えられる.この論文では,複数のユーザ行動データを用いて,故障を検知および予測するための機械学習モデルアプローチを提案する.モバイルネットワークサービスの実データを用いた複数の実験により,提案するフレームワークの有用性を検証する.
1 0 0 0 OA 適合性分布が異なる情報源を用いたランキング学習
- 著者
- 数原 良彦 宮原 伸二 植松 幸生 金田 有二 藤野 昭典 片岡 良治
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)
- 巻号頁・発行日
- vol.3, no.3, pp.99-111, 2010-09-28
情報検索において,機械学習の枠組みでランキング関数の最適化を行うランキング学習が重要な課題である.従来のランキング学習手法では人手による適合性評価,もしくはクリックログから得られる訓練データを利用してきた.我々は,これらの複数情報源を適切に利用し,より高精度なランキング学習を達成することを目標とする.我々は複数情報源から得られる訓練データは,適合性分布が異なると考えた.そのため,訓練データの適合性分布が同一であることを仮定している従来の教師あり学習に基づくランキング学習手法では,複数情報源を用いたランキング学習の実現が困難だと考えられる.そこで我々は,分布が異なる訓練データを用いて転移学習の枠組みに着目し,転移学習をランキング学習に適用することによって適合性分布が異なる複数の情報源を用いたランキング学習の実現を試みる.本稿では,転移学習の枠組みに基づくランキング学習手法 TRankBoost を提案し,商用モバイルウェブ検索エンジンの実データを用いた評価実験によって有効性を検証した.評価実験により,TRankBoost によって,従来手法である RankingSVM,RankBoost と比べて NDCG@5,10 の値で上回る精度のランキングを実現することを示した.
- 著者
- 数原 良彦 植松 幸生 井上 孝史 片岡 良治
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学
- 巻号頁・発行日
- vol.108, no.329, pp.7-8, 2008-11-24
本研究では,ソーシャルブックマークにおけるスパマーのタグ付与行為が非スパマーとは異なると考え,ユーザのタグ付与行動に基づく特徴を抽出し,教師つき機械学習を用いてスパマーの判別器を生成することでスパマーの除去を行う手法を提案する.評価実験より,提案した特徴を用いて,スパマーの分類精度を保ったまま非スパマーの誤分類が減少されることを確認した.