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 69件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
CS 2022-10-27
10:30
広島 広島市立大学サテライトキャンパス 大手町平和ビル9階
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[依頼講演]知識的なメンタルヘルスサポートシステムの研究開発
シリアーラヤ パノット京都工繊大CS2022-43
本講演は二つの研究開発した知識的なメンタルヘルスサポートシステムを紹介します。最初は同じ状況で苦しいんでいるユーザがお互... [more] CS2022-43
pp.3-8
HCS 2022-08-27
14:45
兵庫 関西学院大学 西宮上ヶ原キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
推薦システムに対する過信尺度の因子分析
三輪玲佳土田愛佳土方嘉徳関西学院大)・濱崎雅弘後藤真孝産総研HCS2022-46
多くのシステムやサービスで推薦機能が提供される中,人々はそれらが提示する商品やコンテンツを何の疑いもなく受け入れるように... [more] HCS2022-46
pp.55-60
NS, SR, RCS, SeMI, RCC
(併催)
2022-07-14
13:35
石川 金沢歌劇座 + オンライン開催
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
類似性と多様性を両立する連合型個別化推薦モデルの構築
濱田雅大笹田大翔妙中雄三門林雄基奈良先端大NS2022-46
オンデマンドの映画配信が普及し,サービス品質やリテンション率の向上のためにユーザの嗜好に合う個別化された映画推薦が求めら... [more] NS2022-46
pp.100-105
HCS 2022-01-28
09:40
ONLINE オンライン開催 推薦システムに対するユーザの過信状態の測定尺度の提案
土田愛佳三輪玲佳土方嘉徳関西学院大)・濱崎雅弘後藤真孝産総研HCS2021-43
推薦システムが多くのオンラインサービスに導入されており,人々は何度もその推薦にさらされるあまり,それらを何の疑いもなく受... [more] HCS2021-43
pp.1-6
COMP 2021-12-03
11:40
石川 金沢商工会議所会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[ショートペーパー]データ研磨を拡張した推薦アルゴリズムの検討
熊ノ郷 脩元木光雄金沢工大COMP2021-24
データ研磨とは,極大クリーク列挙において,類似した極大クリークが大量に列挙されてしまう問題を解消するために考えられた手法... [more] COMP2021-24
pp.19-22
DE 2021-07-24
13:05
神奈川 神奈川工科大学ITエクステンションセンター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
性格特性を考慮したスポット推薦システムのパーソナライズ性向上の検討
伊藤 桃お茶の水女子大)・榎 美紀IBM Research - Tokyo)・小口正人お茶の水女子大DE2021-9
昨今新型コロナウイルスが, 世界中に多大な影響を与え続けている. 驚異的な感染力により未だにウイルスの収束も見えず, 現... [more] DE2021-9
pp.46-51
IBISML 2021-03-03
14:25
ONLINE オンライン開催 クラスタごとに状態遷移確率が異なる複数の対象を同時制御するためのマルコフ決定過程
本村勇人鎌塚 明風間皐希松嶋敏泰早大IBISML2020-49
マルコフ決定過程(MDP)は対象の確率的に変化する状態を制御する問題に用いられる代表的なモデルの一つであり,極めて広範な... [more] IBISML2020-49
pp.47-54
DE, IPSJ-DBS
(連催)
2020-12-22
13:05
ONLINE オンライン開催 ユーザコンテキストと振る舞いに基づく推薦コンテンツ提示タイミングのモデル化
樽見彰仁北山大輔工学院大DE2020-25
Webクリップアプリ,ニュースフィードアプリには,コンテンツ一覧を表示したり,コンテンツを保存できる機能がある.
その... [more]
DE2020-25
pp.48-52
DE 2020-06-27
10:25
ONLINE オンライン開催 行動ログの機械学習を用いた他ユーザのSNS投稿に対するお気に入り登録予測
荒澤孔明服部 峻工藤康生室蘭工大DE2020-5
近年,SNS上での口コミを利用して商品の宣伝や企業のブランディングなどを行うバイラルマーケティングといった広告戦略に注目... [more] DE2020-5
pp.25-30
SC 2020-05-29
13:55
ONLINE オンライン開催 レビューデータのスペクトル分析による効率的な推薦システムの提案
戸塚洸希ゴウタム チャクラボルティ松原雅文馬淵浩司岩手県立大SC2020-2
本研究の目的は,実世界のレビューデータに対して推薦システムの精度を向上させることである.しかし,実世界におけるレビューデ... [more] SC2020-2
pp.7-11
KBSE 2020-03-07
14:30
沖縄 てんぶす那覇
(開催中止,技報発行あり)
ソフトウェア利用目的を考慮した機能推薦システム
道券裕二早大)・岩田 一神奈川工科大)・白銀純子東京女子大)・深澤良彰早大KBSE2019-59
近年表計算ソフトや画像編集ソフト等では,多様なユーザのニーズを満たすため,多くの機能を提供している.一方で,あまりに多く... [more] KBSE2019-59
pp.79-84
NLP, NC
(併催)
2020-01-25
14:30
沖縄 宮古島マリンターミナル Tensor SOMとLatent Dirichlet Allocationを用いたトピックごとのエキスパートユーザ・商品モデリング
金津達也古川徹生吉田 香九工大NC2019-74
推薦システムではユーザと商品の関係データをモデリングする必要がある.本研究ではユーザ・商品関係データをトピックに分解し,... [more] NC2019-74
pp.83-88
DE, IPSJ-DBS
(連催)
2019-12-24
09:35
東京 国立情報学研究所(NII) ユーザの書籍整列順序に基づく書籍予測モデルとその評価
宮本達矢北山大輔工学院大DE2019-21
近年,推薦システムは単純な精度のみによる評価ではなく,noveltyやdiversity,explainability,... [more] DE2019-21
pp.1-5
ISEC, SITE, LOIS
(共催)
2019-11-02
15:50
大阪 大阪大学 吹田キャンパス 暗号ベースの情報推薦システムに関する一考察
十文字晴哉酒井和哉首都大東京ISEC2019-85 SITE2019-79 LOIS2019-44
協調フィルタリングはユーザの購買履歴やコンテンツに関する評価を元に,ユーザに未知のコンテンツを推薦する手法であり,主に情... [more] ISEC2019-85 SITE2019-79 LOIS2019-44
pp.149-152
AI 2019-07-22
15:55
北海道 函館コミュニティプラザ Gスクエア アイテム密度に応じて分割されたオートエンコーダによる推薦システム
谷岡 豪猪口明博関西学院大AI2019-14
近年,機械学習の分野において深層学習を用いたアルゴリズムが注目されており,本研究で扱う推薦システムへの適用も提案されてい... [more] AI2019-14
pp.71-75
IMQ, IE, MVE
(共催)
CQ
(併催) [詳細]
2019-03-14
10:50
鹿児島 鹿児島大学 郡元キャンパス 好みを反映した不動産物件推薦
曹 洋電通大)・布矢真一鈴木裕介鈴木将親浅田良夫アバント)・高橋裕樹電通大IMQ2018-32 IE2018-116 MVE2018-63
不動産業者に自分の好みに合う物件を推薦してもらうことが望まれるのが,言葉だけで自分の好みを正確に不動産業者に伝えることは... [more] IMQ2018-32 IE2018-116 MVE2018-63
pp.55-60
MSS, SS
(共催)
2019-01-16
14:05
沖縄 沖縄県青年会館 相関マイニングとワークフローネットによるユーザの嗜好抽出方法とその評価尺度の提案
モハマド アヌアルッディン ビン アハマドン山口大)・ピヤティダ サコーンカセサート大)・山口真悟山口大MSS2018-75 SS2018-46
顧客の好みは、マーケティングの意思決定の最も重要な要素の1つになっている。 顧客の嗜好を満足させるためには、サービス提供... [more] MSS2018-75 SS2018-46
pp.115-119
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]非負値行列因子分解とMDL規準によるマーケットプレイスにおける商品推薦手法
荒野洋輔九大)・三宅悠介GMOペパボ)・川喜田雅則竹内純一九大IBISML2018-96
ハンドメイドマーケットminneにおける商品推薦を目的に,
ユーザ行動データに記述長最小規準(MDL規準)により
非... [more]
IBISML2018-96
pp.389-395
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2018-06-13
14:15
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 非負値行列因子分解とMDL規準によるマーケットプレイスのためのデータ解析
荒野洋輔九大)・三宅悠介GMOペパボ)・川喜田雅則竹内純一九大IBISML2018-8
山内らが開発した
記述長最小規準(MDL規準)による非負値行列因子分解(NMF)のランク選択
[Yamauchi e... [more]
IBISML2018-8
pp.53-60
NLC 2017-09-07
15:10
東京 成蹊大学 [招待講演]Gunosyにおけるデータドリブンなサービス開発とテキストアナリティクスの利用
関 喜史Gunosy/東大NLC2017-19
株式会社Gunosyは「情報を世界中の人に最適に届ける」をミッションに「グノシ
ー」「ニュースパス」を始めとしたサービ... [more]
NLC2017-19
p.33
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