当研究室の論文がIJCAI2017に採録されました。
【書誌情報】
Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Ikuko Yairi and Yutaka Matsuo: Privacy Issues Regarding the Application of DNNs to Activity-Recognition using Wearables and Its Countermeasures by Use of Adversarial Training, The 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2017), August19–25, Melbourne, Australia (Acceptance Rate: 25%)
当研究室の論文がICLR2017 workshopに採録されました。
【書誌情報】
Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: Joint Multimodal Learning with Deep Generative Models, ICLR 2017 workshop, April24–26, 2017, Toulon, France.
企業間の人材移動に関する大量のデータを解析しています。西海岸のエース人材のスタートアップヘの人材移動が、企業成長の先行指標であることを示しました。
ユーザとの相互作用を通して、より魅力的なウェブサイトに進化する機械学習システムの研究をしています。中小規模サイトでも適用可能なウェブサイト最適化手法や A/B テストのための自動バリエーション生成などに取り組んできました。
ウエブサイトのユーザー行動履歴を分析することで、これまで見えなかった現状を把握することができます。ニコニコ動画、ゼクシイnet、受験サプリなどの大規模なデータを分析することで、定性的な議論になりがちな、消費者ニーズの特定、消費のメカニズムの解明を目指した研究を行っています。
ソーシャルメディアの分析においては、世界でもトップクラスの研究グループです。右の図は、Twitterだけから地震（あるいは現実世界のイベント）の発生を検知する技術を世界で初めて示したもので、この論文はこれまでに1500件以上の引用を得ています。ウェブ国際会議（WWW Conference）においては、2014年には当研究室松尾准教授がウェブマイニングトラックのチェアを務めました。また、選挙や市場の予測や分析などの研究も継続的に行っています。
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。
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