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【東大松尾研】2021年の活動報告
Lab News
Research News
For Students/Researchers
Virtual Reality as a User-friendly Interface for Learning from Demonstration
We use Virtual Reality as an intuitive interface for Imitation Learning to supervise a deep neural network based visual attention model.
スタディサプリ
リクルートとの共同研究で、進行中のプロジェクトの一つです。大学受験の学習支援サービス「受験サプリ」における学習者のモデル分析を行っています。機会学習などを用いた継続的学習に寄与するサービス要素の特定や、継続的利用を促す仕組みの実現を目指しています。
FacialVAE – Conditional VAE-GAN with Attribute Inference for Faces
A generative model for faces based on Conditional VAE-GAN. – M. Suzuki
The network of job-change in the start-up business community
We analysed big data concerning movements of human resources between companies. It is shown that the movement of highly-skilled professionals to start-up companies within the West Coast region is a leading indicator of growth of business.
Website Optimization
We research machine learning system for evolving website more attractive through user interaction. We tackled website optimization applied to medium-sized sites and automatic variation generation system for A/B testing.
Consumer Intelligence
We may read consumption behavior we have never known by analysing the histories of users’ actions in website such as Niconico Douga, Zexy net and Study Supri. We investigate consumer needs and mechanism of consumption that usually discussed qualitatively.
Analysis of social media
Our lab is the most active research group in the field of analysis of social media. The figure shows the world’s first successful research detecting occurrence of an earthquake (or an event) by only Twitter. The number of its citations is more than 1500. In 2014, prof. Matsuo was a track chair of web mining in WWW Conference. We continuously engage in election and market trend prediction and analysis.
ゼクシィ.net
国内最大の結婚情報サイト「ゼクシィ」の利用ログデータを用いて、商品の種類をまたいだユーザの嗜好を的確に捉える推薦エンジンの研究開発に取り組みました。研究成果は実際サイトでの推薦エンジンの開発に活用されただけではなく、電子情報通信学会誌に採録されました。
WACUL
人工知能によるウェブサイト解析を行う株式会社 WACUL と共同で、高度なウェブサイト改善提案を行う機械学習システムの研究を行いました。ウェブページごとの成約率を比較するだけではなく、ウェブページの特徴を捉えたウェブサイト最適化を目指しています。
social gear
Facebook広告のlog情報から、それぞれのAdsetのConversion数などの将来予測を行っています。 Adsetのパフォーマンスの将来予測により、予算のポートフォリオや、広告運用の最適化を行うことを目指しています。 kaggleなどのコンペティションを参考に、より高い精度を出せるように日々研究しています。
ドワンゴ
ニコニコ動画の動画のログを用いて様々なデータ分析を行っています。具体的には、マクロなユーザの視聴の遷移の可視化や、ユーザ遷移のパターンの仮説検証、次に見る動画のコンテンツ予測などを行っています。
