著者

田村 浩一郎 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.35, no.6, pp.A-K61_1-11, 2020-11-01 (Released:2020-11-01)

参考文献数

32

被引用文献数

1

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The data of social media has received much attention to observe and predict real-world events. For example, It is used to predict financial markets, products demand, and voter turnout. While these works regards social media as a sensor of real world, as social media become more popular, it become more natural to think social media significantly effects on real worlds events. The canonical example might be cryptocurrencies, where supply and demand are more susceptible to investor sentiment and therefore interactions within social media cause significant effects on the price of them. On the hypothesis that social media actuate real-world events, we propose a neural network based model to predict the price fluctuations of financial assets, including cryptocurrencies. We model the effect of social media which cannot be directly observed, using an end-to-end neural network, Recurrent Neural Network. By simulating the effect within the social media, we show that the method that models the effect of social media on financial markets can observe and predict the price fluctuations of cryptocurrencies more precisely and stably. By analyzing the model, we suggest that networks within social media can be influential relationships throughout time, even if they are not directly connected, and that the intensity of the influence from social media on financial markets varies depending on the nature of the financial assets.

著者

田村 浩一郎 上野山 勝也 飯塚 修平 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.33, no.1, pp.A-H51_1-11, 2018-01-01 (Released:2018-01-05)

参考文献数

20

被引用文献数

4

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In order to encourage individual asset flow into the Japanese market through long-term investments, it is important to evaluate stock values of companies because stock prices of companies are determined not only by internal values, which are independent of other companies, but also by market fundamentalism. However, there are few studies conducted in this area in the machine learning community, while there are many studies about prediction of stock price trends. These studies use a single factor approach (such as textual or numerical) and focus on internal values only. We propose a model where we combine two major financial approaches to evaluate stock values: technical analysis and fundamental analysis. The technical analysis is conducted using Long-Short Term Memory and technical indexes as input data. On the other hand, the fundamental analysis is conducted transversely and relatively by creating a program which can retrieve data on financial statements of all listed companies in Japan and put them into a database. From the experiments, compared to single technical analysis proposed model’s accuracy in classification was 11.92% more accurate and the relative error of regression was 3.77% smaller on average. In addition, compared to single factor approaches the accuracy in classification was 6.16% more accurate and the relative error of regression was 3.22% smaller on average. The proposed model has the potential to be combined with other prediction methods, such as textual approaches or even traditional financial approaches, which would improve accuracy and increase practicality of this model.

著者

田村 浩一郎 大澤 翔平 松尾 豊

出版者

人工知能学会

雑誌

2018年度人工知能学会全国大会(第32回)

巻号頁・発行日

2018-04-12

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ソーシャルメディアは,センサとしてだけでなく,アクチュエーターとしても機能している.ソーシャルセンサはソーシャルメディアから獲得されたデータを用いて,実世界の現象やトレンドを検出することができる.ソーシャルセンサによって獲得された情報は,実世界の観測と予測の可能性を高めたが,ソーシャルメディアその自身と実世界の間の因果関係は今まで議論されてこなかった.近年,インスタ映えというインスタグラムに投稿する写真をとるための消費行動が話題となり,ソーシャルメディアから実世界への因果関係を分析する重要性は高まっている.この研究では,ソーシャルアクチュエーターという新しい概念を提案する.ソーシャルメディアにおいて他のユーザーとの相互作用によって蓄積される内部情報を表すinternal statesを導入し,そして交絡要因の存在への対処方法を示す.今回の実験では,仮想通貨市場を対象とし,Twitterのデータを用いて,Twitterでの要因から仮想通貨市場に対する因果を検証した.そして提案手法の拡張性について議論し,我々全員がソーシャルメディアを通して実世界に働きかけることが可能であることを考察した.

著者

瀬戸 陽介 小山 あずさ 田村 浩一郎

出版者

北海道大学低温科学研究所 = Institute of Low Temperature Science, Hokkaido University

雑誌

低温科学 (ISSN:18807593)

巻号頁・発行日

vol.69, pp.157-163, 2011-03-31

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抗菌ペプチドはショウジョウバエにおいて主要な生体防御機構の一つであり, キイロショウジョウバエでは, これまでに7種類が同定されている. これら抗菌ペプチドは種類によって活性を示す対象の微生物が異なり, バクテリアに対して強い抗菌活性を示すものや真菌類に強い抗菌活性を示すものが知られている. 様々な研究から, 抗菌ペプチドは, 個体レベルでは個体の微生物に対する抵抗性に大きく影響することが, 遺伝子レベルでは種類によってその分子進化パターンが異なることが明らかとなっている. そこで, 本稿では抗菌ペプチドの分子進化と抗菌活性や個体での抵抗性との関わりについて論じる.

著者

斎藤 成也 伊藤 元己 田村 浩一郎 今西 規

出版者

国立遺伝学研究所

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

1995

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本研究の目的は,遺伝子系統樹と種系統樹のデータベースを試作することである。3年のあいだに,以下のものについて,すべての系統樹の図の入力を行った。斎藤が担当したのはMolecular Phylogenetics and Evolutionは1992年(第1巻)〜1997年(第8巻),Molecu1cu Biology and Evolutionは1983年(第1巻)〜1998年(第15巻),Journa1 of Molecular Evolutionは1993年(第36巻)〜1998年(第46巻),田村が担当したのは遺伝学雑誌/Genes and Genetic Systemsが1981年(第56巻)〜1997年(第72巻),Geneticsが1980年(第95巻)〜1997年(第146巻),Zoological Scienceが1984年(第1巻)〜1997年(第14巻),今西が担当したのはNatreが1991年(第349巻)〜1995年(第376巻),Scienceが1991年(第254巻)〜1995年(第267巻),PNASが1991年(第88巻)〜1995年(第92巻),伊藤が担当したしたのはAmerican Journal of Botanyが1988年(第75巻)〜1997年(第84巻),Evolutionが1990年(第44巻)〜19956年(第50巻),Systematic Botanyが1990年(第15巻)〜1995年(第20巻)である。この系統樹データベース"Jung1e"は斎藤が本科研費で購入したワークステーションに移して集中管理しており,WWWですでに公開している(URL=http://smi1er.1ab.nig.ac.jp/jung1e/ungle.htme)。著者名,諭文名,図の題名などのテキストを検索する子システムを現在準備中である。CDROMでも配布する予定である。

著者

田村 浩一郎

雑誌

情報処理

巻号頁・発行日

vol.33, no.5, 1992-05-15

著者

戸田 正憲 和多田 正義 田村 浩一郎 加藤 徹

出版者

北海道大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2012-04-01

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全ゲノム配列情報を「骨格」として,さまざまな部分配列情報を網羅的に利用可能にする,分子系統解析のための新しい方法論を考案し,モデル生物群としてのショウジョウバエ科の系統解析を行った.その結果,極めて高い解像度の系統樹が推定され,新しい方法論の有効性が実証されるとともに,これまで未解明の部分があった最大の属,ショウジョウバエ属について,いくつかの重要な新しい系統情報が得られた.これにより,ショウジョウバエ科の系統分類学および進化学的枠組みを大きく変える必要がある.

著者

田村 浩一郎 大澤 翔平 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.1P301, 2018 (Released:2018-07-30)

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ソーシャルメディアは,センサとしてだけでなく,アクチュエーターとしても機能している.ソーシャルセンサはソーシャルメディアから獲得されたデータを用いて,実世界の現象やトレンドを検出することができる.ソーシャルセンサによって獲得された情報は,実世界の観測と予測の可能性を高めたが,ソーシャルメディアその自身と実世界の間の因果関係は今まで議論されてこなかった.近年,インスタ映えというインスタグラムに投稿する写真をとるための消費行動が話題となり,ソーシャルメディアから実世界への因果関係を分析する重要性は高まっている.この研究では,ソーシャルアクチュエーターという新しい概念を提案する.ソーシャルメディアにおいて他のユーザーとの相互作用によって蓄積される内部情報を表すinternal statesを導入し,そして交絡要因の存在への対処方法を示す.今回の実験では,仮想通貨市場を対象とし,Twitterのデータを用いて,Twitterでの要因から仮想通貨市場に対する因果を検証した.そして提案手法の拡張性について議論し,我々全員がソーシャルメディアを通して実世界に働きかけることが可能であることを考察した.

著者

田村 浩一郎

巻号頁・発行日

1993-01-27

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報告番号: 乙11582 ; 学位授与年月日: 1993-01-27 ; 学位の種別: 論文博士 ; 学位の種類: 博士(工学) ; 学位記番号: 第11582号 ; 研究科・専攻: 工学系研究科計数工学専攻

著者

岩田康宏 浦正広 中貴俊 遠藤守 山田雅之 宮崎慎也 田村浩一郎

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2012, no.1, pp.667-669, 2012-03-06

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動画の評価基準の1つとして,物語の展開が挙げられる.しかしこれは一般に視聴後に抱く印象であり,既存の動画検索やレコメンドにおいては考慮されていない.そこで本研究では,視聴者が気に入った物語の展開と類似した展開の動画をレコメンドするサービスを提案する.タイムラインでコメント投稿が可能な動画共有サイトを対象として,動画に対して寄せられたコメントを解析する事で,動画の盛り上がりと感情の推移を抽出する.これにより物語の展開を導出する.これを様々な動画に適用する事で,同じ特徴を持つ動画同士を結びつけ,視聴者が指定した動画に類似する展開の動画をレコメンドする.

著者

岩田 康宏 浦 正広 中 貴俊 後藤 昌人 遠藤 守 山田 雅之 宮崎 慎也 田村 浩一郎

雑誌

研究報告エンタテインメントコンピューティング(EC)

巻号頁・発行日

vol.2011, no.13, pp.1-2, 2011-05-06

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動画コンテンツ投稿者は,投稿コンテンツが視聴者に与えた印象等の情報を必要としているが,それが得られるかは視聴者の自発性に依存するところが大きい.そこで本研究では,動画共有コミュニティにおけるユーザのアクテイピティに着目し,ユーザ間のコミュニケーションを活用する事で自発性を促す手法を提案する.In video-sharing sites, video content contributors need information such as influence that gave to viewers. However, whether that information is obtained depends on viewers' initiative. In this study, we present a method for urging unprompted evaluation using communications between users based on users' activities in video-sharing community.

著者

吉崎 亮造 松永 隆司 田村 浩一郎 能見 利彦 ロバート ルイス 大西 楢平 岡田 雅年

出版者

研究・イノベーション学会

雑誌

年次学術大会講演要旨集

巻号頁・発行日

vol.12, 1997-09-26