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.
ウェブ上にある医療福祉関連情報を集め、構造化しています。 一般に公開されていますが様々な形式で提供されているために取得が難しいデータをマイニング・処理し、データベース化することを目指します。 株式会社ウェルネスとの共同研究で現在進行中のプロジェクトです。
スーモプロジェクトはリクルートとの共同研究プロジェクトの一つです。スーモ内のアクセスログを元にしたデータマイニングを行いました。本研究では、不動産という商材の特徴（検討期間が長い，家はすべて別の商品）に注目して、それに合わせた推薦アルゴリズムの提案を行いました。
国政選挙としてはじめてインターネット選挙運動が解禁された2013年の参議院議員選挙における候補者のTwitter利用分析です。フォロワーの共起分析に基づいた候補者関係のネットワーク可視化や、候補者の拡声力の数値化を行いました。朝日新聞社との共同研究で、分析結果はビリオメディアに掲載され全国に報道されました。
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。
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。
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。
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。
WikipediaやTwitterといった大規模なソーシャルメディアデータを用いて、エンタメコンテンツが各国でどのように流行しているのかを分析しています。
また、ビッグデータの中から、トレンドを引き起こす予兆を発見し、将来のトレンドを予測することを目的としています
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