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データ工学研究会 (DE) (検索条件: 2016年度)
「from:2016-06-18 to:2016-06-18」による検索結果
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| DE | 2016-06-18 09:35 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | ジオタグ付き写真を用いた撮影スポットの性質を可視化するシステムの提案 ○櫻川直洋（静岡大）・廣田雅春（大分高専）・石川 博（首都大東京）・横山昌平（静岡大）  DE2016-1 |
本研究では，写真の撮影地点に着目し，写真に付与されているメタデータを用いることで，撮影可能な写真，撮影可能な時期，被写体... [more] | DE2016-1 pp.1-6 |
| DE | 2016-06-18 10:00 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | Sentiment Analysis on Publicly-Posted SNS Contents ○Yanhan Liang・Basilisa Mvungi・Mizuho Iwaihara（Waseda Univ.） DE2016-2 |
[more] | DE2016-2 pp.7-12 |
| DE | 2016-06-18 10:25 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | 略地図生成のためのWeb検索を用いた強調地物名抽出に関する一考察 ○成川健太郎（関西学院大）・北山大輔（工学院大）・角谷和俊（関西学院大） DE2016-3 |
本稿では略地図を生成するための前処理として複数の地物名を用いたWeb検索結果から他の地物名を抽出し，抽出された地物の特性... [more] | DE2016-3 pp.13-16 |
| DE | 2016-06-18 10:55 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | ［招待講演］検索キーワードやつぶやき分析から見える、日本人の感情とライフスタイル ○池宮伸次（Yahoo! JAPAN） DE2016-4 |
Yahoo! JAPANは多種多様なビッグデータやログを保有しています．その中でも特に「Yahoo!検索」で集まる検索キ... [more] | DE2016-4 p.17 |
| DE | 2016-06-18 13:10 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | 商品レビューの極性分析に基づく特徴語抽出手法の評価 ○吉田朋史・北山大輔（工学院大） DE2016-5 |
ユーザへの商品推薦などに活用することを目的とし，本稿ではECサイトなどに投稿された商品レビューから実際に使用してみないと... [more] | DE2016-5 pp.19-24 |
| DE | 2016-06-18 13:35 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | ウェブ文書と機械学習で新しい商品コンセプトを生み出す創造的な人工知能に関する一検討 ○須藤明人・藤原直哉・徳田慶太・本田秀仁・植田一博（東大） DE2016-6 |
計算論的創造性(Computational Creativity)とは創造的なタスクを機械的に解決することであり、端的に... [more] | DE2016-6 pp.25-28 |
| DE | 2016-06-18 13:55 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | オンライン教育におけるユーザ特性を考慮したコミュニティ生成の提案 ○林 利憲（関西学院大）・王 元元（山口大）・河合由起子（京都産大）・角谷和俊（関西学院大） DE2016-7 |
[more] | DE2016-7 pp.29-32 |
| DE | 2016-06-18 14:30 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | ［招待講演］リクルート式サービス開発カスタマーの本音×人工知能 ○坂本千映子・金谷朋子（リクルートテクノロジーズ） DE2016-8 |
いかにしてカスタマーの本音とむきあい，サービスを創っていくべきか．様々なライフイベントや日々の生活シーンにおけるWebサ... [more] | DE2016-8 p.33 |
| DE | 2016-06-18 15:25 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | ［招待講演］体験をリッチにするネットとリアル ○三條正裕（楽天） DE2016-9 |
現在，生活のあらゆる場面において，誰でもいつでもインターネットにつなぐことが当然のようになってきました．楽天技術研究所で... [more] | DE2016-9 p.35 |
| DE | 2016-06-18 16:30 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | ［招待講演］測って図る ～接客おもてなしから物流ピッキングまで～ ○蔵田武志（産総研） DE2016-10 |
サービス現場や製造現場で従業員の行動を計測し，現状把握やカイゼン活動支援，改善案事前評価等に活用するといった「測って図る... [more] | DE2016-10 p.37 |
| DE | 2016-06-18 17:25 |
東京 | 楽天クリムゾンハウス | ［招待講演］レビューから利用者ニーズの変化を探る -15年間のコスメレビューDB- ○濱田健作（アイスタイル） DE2016-11 |
日本最大のコスメ・美容の総合サイト「＠ｃｏｓｍｅ」には，1999年のサイト開設以降，25万件の商品データ，1000万件を... [more] | DE2016-11 p.39 |
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