著者

高橋 柊 菊地 悠 落合 桂一 深澤 佑介

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.8, pp.1376-1386, 2017-08-15

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近年,Twitterなどのマイクロブログに代表されるSNSサービスのユーザ数増加により,実世界における情報がリアルタイムにweb上にアップロードされるようになった.そのため,マイクロブログ上の情報をセンシングすることで,実世界における事象を検知する研究が活発となっている.本研究では,マイクロブログ上に投稿される犯罪関連投稿に着目する.マイクロブログより,リアルタイムな犯罪関連投稿を抽出することができれば,犯罪事象に対し短時間で適切な防犯対策が可能となる.また,警察官によるパトロールなど既存のセンシング手法では抽出困難であった犯罪事象がマイクロブログ固有の情報より抽出可能となる.マイクロブログにおける投稿抽出には投稿テキスト情報を利用する手法があるが,犯罪という希少な事象を投稿テキスト情報から抽出するのは困難である.提案手法ではユーザの投稿内容,投稿関連位置情報および関連ステータス情報を用いることで,投稿内容の希少性および影響力について特徴量を生成し,投稿者が経験あるいは目撃した犯罪関連投稿を抽出する.Twitterの日本語投稿データに対し提案手法を適用したところ,投稿テキスト情報のみを利用した既存手法(AUC=0.6146)に対し,提案手法(AUC=0.7183)ではより高精度な犯罪関連情報の抽出が可能となった.

著者

加藤 亜由美 深澤 佑介 森 武俊

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.30, no.1, pp.216-228, 2015-01-06 (Released:2015-01-06)

参考文献数

39

被引用文献数

2

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Onomatopoeia appears much frequently in the word-of-mouth restaurant search site. In this paper, we first analyzed the relationship between food categories and onomatopoeias on the word-of-mouth restaurant search site. From the analysis, we found that the appearance of onomatopoeias and food categories are highly correlated. This fact indicates that na?ve way of using onomatopoeia as feature of restaurant makes the recommendation similar to food category based recommendation. This motivate us to develop sense related onomatopoeia based recommendation as senses plays an important role to enjoy food in restaurant. For the purpose, we propose an algorithm to collect sense related onomatopoeias from the web and produce serendipitous restaurant recommendation using sense related onomatopoeias as feature. We have conducted user test and the result shows that the recommendation using sense related onomatopoeia based recommendation satisfies 14 subjects from the viewpoint of serendipity, which is much larger than 3 subjects of food category based recommendation.

著者

落合 桂一 山田 渉 深澤 佑介 菊地 悠 松尾 豊

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.9, no.2, pp.11-22, 2016-06-29

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本研究では,Twitterの投稿文章とプロフィール情報から生成した特徴量に基づき,機械学習によりPoint-of-Interest(POI)の公式アカウントを判定する方法を提案する.公式アカウントを判定するため,あらかじめ用意したPOIデータベースを使いPOI名称とTwitterのユーザ名を比較する方法では,1)POIデータベースにないPOIは抽出されないという課題,2)POI名称が正式名称のために通称や略称などが使われるユーザ名と一致しないという課題,3)一般ユーザがユーザ名にPOI名称を利用している場合があるという課題がある.そこで,Twitterの投稿内容やプロフィール情報に基づいてPOI公式アカウントを判定する手法を提案する.本研究では,POI公式アカウント抽出のための特徴量として,従来用いられていた投稿文章や自己紹介文のBag-of-Wordsに加え,POI固有特徴量(場所情報,営業時間,連絡先など),知名度に関する特徴量(フォロワ数やリストに登録されている数など),プロフィール画像の画像特徴量を提案する.実験によりPOIデータベースを利用した場合と比較し,約3倍のPOI公式アカウントが抽出可能であることを示した.また,提案した特徴量を利用した場合,従来手法の特徴量を利用した場合と比較し分類性能を表す再現率0.933,F値0.938で最大になることを示した.

著者

三村 知洋 石黒 慎 川崎 仁嗣 清水 大地 深澤 佑介

出版者

人工知能学会

雑誌

2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)

巻号頁・発行日

2020-04-01

著者

井上 義隆 松村 択磨 深澤 佑介 山田 和宏

雑誌

情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム(CDS) (ISSN:21865728)

巻号頁・発行日

vol.9, no.2, pp.11-21, 2019-05-24

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本研究では写真を美的評価するエンジンを深層学習で構築し,デジタルカメラ型デバイスへ実装した.デバイスでは深層学習の推論処理をリアルタイムに動作させ,撮影すべき構図を撮影者に推薦する機能を実装した.構図推薦カメラは初心者の撮影技術をサポートするだけでなく,熟練者に対してもシャッターチャンスの気づきや構図を追求する機会を与えることができる.

著者

井上 義隆 松村 択磨 深澤 佑介 山田 和宏

雑誌

研究報告コンシューマ・デバイス&システム(CDS) (ISSN:21888604)

巻号頁・発行日

vol.2018-CDS-23, no.9, pp.1-8, 2018-08-23

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本研究では深層学習による美的評価エンジンの開発と構図推薦カメラの実装を行なった.美的評価エンジンは画像の 3 値分類モデルとして構築した.学習済みモデルを用いた美的評価エンジンのファインチューニングによってロバスト性を獲得し分類精度を改善した.また,深層学習の推論をリアルタイムに動作させ,撮影すべき構図を撮影者に推薦するデジタルカメラ型デバイスを実装した.構図推薦カメラは初心者の撮影技術をサポートするだけでなく,熟練者に対してもシャッターチャンスの気づきや構図を追求する機会を与えることができる.

著者

落合 桂一 山本 直樹 濱谷 尚志 深澤 佑介

雑誌

研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム(MBL) (ISSN:21888817)

巻号頁・発行日

vol.2019-MBL-91, no.5, pp.1-6, 2019-05-16

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スマートフォンの利用状況から利用者の状態推定を行う研究が盛んに行われている.従来研究ではカテゴリごとのアプリ利用回数や利用時間などの基本統計量が特徴量として利用されていた.しかしながら,アプリの使用履歴からは基本統計量に限らず,アプリの利用順序やアプリ間の関係性など多様な特徴表現が生成可能であると考えられる.そこで本研究では,深層学習によるアプリ利用ログからの特徴抽出を行い,分類問題により特徴抽出の有効性を評価する.深層学習モデルとして LSTM や Graph Convolutional Networks など複数のモデルを検証する.

著者

落合 桂一 深澤 佑介 松尾 豊

雑誌

研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS) (ISSN:21888906)

巻号頁・発行日

vol.2017-DPS-171, no.7, pp.1-7, 2017-05-25

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スマートフォンの普及を背景に位置情報サービスが注目されている.位置情報サービスは現地に行くことで利用が可能となるものもありコンテンツ配置がユーザの行動に影響を与えると考えられる.そこで,本研究では Pokemon Go を例として位置情報サービスの利用によるユーザの行動変化を分析する.具体的には Foursquare のチェックインデータを用いて,チェックイン回数や時間帯,訪問したスポットの傾向やカテゴリの傾向,移動距離などを,サービス利用前後および利用者と非利用者で比較し特徴を分析する.

著者

高橋 柊 菊地 悠 落合 桂一 深澤 佑介

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.58, no.8, pp.1376-1386, 2017-08-15

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近年,Twitterなどのマイクロブログに代表されるSNSサービスのユーザ数増加により,実世界における情報がリアルタイムにweb上にアップロードされるようになった.そのため,マイクロブログ上の情報をセンシングすることで,実世界における事象を検知する研究が活発となっている.本研究では,マイクロブログ上に投稿される犯罪関連投稿に着目する.マイクロブログより,リアルタイムな犯罪関連投稿を抽出することができれば,犯罪事象に対し短時間で適切な防犯対策が可能となる.また,警察官によるパトロールなど既存のセンシング手法では抽出困難であった犯罪事象がマイクロブログ固有の情報より抽出可能となる.マイクロブログにおける投稿抽出には投稿テキスト情報を利用する手法があるが,犯罪という希少な事象を投稿テキスト情報から抽出するのは困難である.提案手法ではユーザの投稿内容,投稿関連位置情報および関連ステータス情報を用いることで,投稿内容の希少性および影響力について特徴量を生成し,投稿者が経験あるいは目撃した犯罪関連投稿を抽出する.Twitterの日本語投稿データに対し提案手法を適用したところ,投稿テキスト情報のみを利用した既存手法(AUC=0.6146)に対し,提案手法(AUC=0.7183)ではより高精度な犯罪関連情報の抽出が可能となった.Recently, with increase of the SNS users such as Twitter, real world information is uploaded on the web in real time. By using the proposed method, it is possible to extract criminal related posts experienced or witnessed based on rarity and influence from users' posted contents, associated location information and status information. Crime events that were difficult to detected by existing methods such as patrol by police officers can be extracted from unique information of microblogs. By using the proposed method, it is possible to extract criminal related posts experienced or witnessed from users' posted contents, associated location information and status information. The proposed method applied on Japanese Twitter data shows higher AUC score (0.7183) compared to the existing methods which only use text information (0.6146).