Faculty Profiles - KAZAMA Kazuhiro

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KAZAMA Kazuhiro

Name of department

Faculty of Systems Engineering, Network Informatics

Job title

Professor

Concurrent post

Informatics Division（Professor）、Academic Information Center（Director）

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Degree

Ph.D. in Informatics 2005
M.D. in Engineering 1988
B.S. in Engineering 1985

Research Areas

Informatics / Web and service informatics

Classes (including Experimental Classes, Seminars, Graduation Thesis Guidance, Graduation Research, and Topical Research)

2022 Graduation Research Specialized Subjects
2022 Graduation Research Specialized Subjects
2022 Introduction to Current Systems Engineering B Specialized Subjects
2022 Network Informatics Seminar Specialized Subjects
2022 Database Architecture Specialized Subjects
2022 Introductory Seminar in Systems Engineering Specialized Subjects
2022 Seminar on Algorithms and Data Structure Specialized Subjects
2021 Network Informatics Seminar Specialized Subjects
2021 Database Architecture Specialized Subjects
2021 Graduation Research Specialized Subjects
2021 Graduation Research Specialized Subjects
2021 Introduction to Current Systems Engineering B Specialized Subjects
2021 Seminar on Algorithms and Data Structure Specialized Subjects
2020 Graduation Research Specialized Subjects
2020 Graduation Research Specialized Subjects
2020 Introductory Seminar in Systems Engineering Specialized Subjects
2020 Introduction to Current Systems Engineering B Specialized Subjects
2020 Seminar on Algorithms and Data Structure Specialized Subjects
2020 Network Informatics Seminar Specialized Subjects
2020 Database Architecture Specialized Subjects
2019 Introduction to Current Systems EngineeringⅡ Specialized Subjects
2019 Network Informatics Seminar Specialized Subjects
2019 Database Architecture Specialized Subjects
2019 Seminar of Algorithm and Date structureⅠ Specialized Subjects
2018 Graduation Research Specialized Subjects
2018 Graduation Research Specialized Subjects
2018 Network Informatics Seminar Specialized Subjects
2018 Database Architecture Specialized Subjects
2018 Seminar of Algorithm and Date structureⅠ Specialized Subjects
2017 Graduation Research Specialized Subjects
2017 Introduction to Current Systems EngineeringⅡ Specialized Subjects
2017 Database Architecture Specialized Subjects
2017 Introductory Seminar in Systems Engineering Specialized Subjects
2017 Seminar of Algorithm and Date structureⅠ Specialized Subjects
2016 Graduation Research Specialized Subjects
2016 Computer and Communication Sciences Seminar Specialized Subjects
2016 Database Architecture Specialized Subjects
2016 Seminar of Algorithm and Date structureⅠ Specialized Subjects
2015 Graduation Research Specialized Subjects
2015 Introductory Seminar in Systems Engineering Specialized Subjects
2015 Seminar of Algorithm and Date structureⅠ Specialized Subjects
2015 Graduation Research Specialized Subjects
2015 Computer and Communication Sciences Seminar Specialized Subjects
2015 Database Specialized Subjects
2014 Graduation Research Specialized Subjects
2014 Graduation Research Specialized Subjects
2014 Seminar of Algorithm and Date structureⅠ Specialized Subjects
2014 Computer and Communication Sciences Seminar Specialized Subjects
2014 Database Specialized Subjects
2014 Introduction to Computer and Communication Sciences Specialized Subjects
2014 Introduction to information and telecommunication systems Liberal Arts and Sciences Subjects
2013 Graduation Research Specialized Subjects
2013 Graduation Research Specialized Subjects
2013 Seminar of Algorithm and Date structureⅠ Specialized Subjects
2013 Computer and Communication Sciences Seminar Specialized Subjects
2013 Database Specialized Subjects
2013 Introduction to Computer and Communication Sciences Specialized Subjects
2013 Introduction to information and telecommunication systems Liberal Arts and Sciences Subjects
2013 Introductory Seminar Liberal Arts and Sciences Subjects
2012 Computer and Communication Sciences Seminar Specialized Subjects
2012 Database Specialized Subjects

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Satellite Courses

2013 NA Liberal Arts and Sciences Subjects

Classes

2022 Systems Engineering Global Seminar Ⅱ Doctoral Course
2022 Systems Engineering Global Seminar Ⅰ Doctoral Course
2022 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2022 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ Doctoral Course
2022 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ Doctoral Course
2022 Systems Engineering Project SeminarⅡB Master's Course
2022 Systems Engineering Project SeminarⅡA Master's Course
2022 Systems Engineering Project SeminarⅠB Master's Course
2022 Systems Engineering Project SeminarⅠA Master's Course
2022 Network Informatics Master's Course
2022 Systems Engineering SeminarⅡB Master's Course
2022 Systems Engineering SeminarⅡA Master's Course
2022 Systems Engineering SeminarⅠB Master's Course
2022 Systems Engineering SeminarⅠA Master's Course
2021 Systems Engineering Global Seminar Ⅱ Doctoral Course
2021 Systems Engineering Global Seminar Ⅰ Doctoral Course
2021 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2021 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ Doctoral Course
2021 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ Doctoral Course
2021 Systems Engineering Project SeminarⅡB Master's Course
2021 Systems Engineering Project SeminarⅡA Master's Course
2021 Systems Engineering Project SeminarⅠB Master's Course
2021 Systems Engineering Project SeminarⅠA Master's Course
2021 Network Informatics Master's Course
2021 Systems Engineering SeminarⅡB Master's Course
2021 Systems Engineering SeminarⅡA Master's Course
2021 Systems Engineering SeminarⅠB Master's Course
2021 Systems Engineering SeminarⅠA Master's Course
2020 Systems Engineering Global Seminar Ⅱ Doctoral Course
2020 Systems Engineering Global Seminar Ⅰ Doctoral Course
2020 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2020 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ Doctoral Course
2020 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ Doctoral Course
2020 Systems Engineering Project SeminarⅡB Master's Course
2020 Systems Engineering Project SeminarⅡA Master's Course
2020 Systems Engineering Project SeminarⅠB Master's Course
2020 Systems Engineering Project SeminarⅠA Master's Course
2020 Network Informatics Master's Course
2020 Systems Engineering SeminarⅡB Master's Course
2020 Systems Engineering SeminarⅡA Master's Course
2020 Systems Engineering SeminarⅠB Master's Course
2020 Systems Engineering SeminarⅠA Master's Course
2019 Network Informatics Master's Course
2019 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ Doctoral Course
2019 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ Doctoral Course
2019 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2019 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2019 Systems Engineering SeminarⅡB Master's Course
2019 Systems Engineering SeminarⅡA Master's Course
2019 Systems Engineering SeminarⅠB Master's Course
2019 Systems Engineering SeminarⅠA Master's Course
2019 Systems Engineering Global Seminar Ⅱ Doctoral Course
2019 Systems Engineering Global Seminar Ⅱ Doctoral Course
2019 Systems Engineering Project SeminarⅡB Master's Course
2019 Systems Engineering Project SeminarⅡA Master's Course
2019 Systems Engineering Project SeminarⅠB Master's Course
2019 Systems Engineering Project SeminarⅠA Master's Course
2018 Systems Engineering Global Seminar Ⅰ Doctoral Course
2018 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2018 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ Doctoral Course
2018 Systems Engineering Project SeminarⅡB Master's Course
2018 Systems Engineering Project SeminarⅡA Master's Course
2018 Systems Engineering Project SeminarⅠB Master's Course
2018 Systems Engineering Project SeminarⅠA Master's Course
2018 Systems Engineering SeminarⅡB Master's Course
2018 Systems Engineering SeminarⅡA Master's Course
2018 Systems Engineering SeminarⅠB Master's Course
2018 Systems Engineering SeminarⅠA Master's Course
2018 Network Informatics Master's Course
2017 Systems Engineering Global Seminar Ⅱ Doctoral Course
2017 Systems Engineering Global Seminar Ⅰ Doctoral Course
2017 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2017 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2017 Systems Engineering Project SeminarⅡB Master's Course
2017 Systems Engineering Project SeminarⅡA Master's Course
2017 Systems Engineering Project SeminarⅠB Master's Course
2017 Systems Engineering Project SeminarⅠA Master's Course
2017 Network Informatics Master's Course
2017 Systems Engineering SeminarⅡB Master's Course
2017 Systems Engineering SeminarⅡA Master's Course
2017 Systems Engineering SeminarⅠB Master's Course
2017 Systems Engineering SeminarⅠA Master's Course
2016 Systems Engineering Global Seminar Ⅱ Doctoral Course
2016 Systems Engineering Global Seminar Ⅱ Doctoral Course
2016 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2016 Systems Engineering Advanced Research Doctoral Course
2016 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ Doctoral Course
2016 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ Doctoral Course
2016 Systems Engineering Project SeminarⅡB Master's Course
2016 Systems Engineering Project SeminarⅡA Master's Course
2016 Systems Engineering Project SeminarⅠB Master's Course
2016 Systems Engineering Project SeminarⅠA Master's Course
2016 Systems Engineering SeminarⅡB Master's Course
2016 Systems Engineering SeminarⅡA Master's Course
2016 Systems Engineering SeminarⅠB Master's Course
2016 Systems Engineering SeminarⅠA Master's Course
2016 Network Informatics Master's Course
2015 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ
2015 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ
2015 Systems Engineering Advanced Research
2015 Systems Engineering SeminarⅡA
2015 Systems Engineering SeminarⅠA
2015 Systems Engineering Project SeminarⅡA
2015 Systems Engineering Project SeminarⅠA
2015 Systems Engineering Global Seminar Ⅰ
2015 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ
2015 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ
2015 Systems Engineering Advanced Research
2015 Systems Engineering SeminarⅡB
2015 Systems Engineering SeminarⅠB
2015 Systems Engineering Project SeminarⅡB
2015 Systems Engineering Project SeminarⅠB
2015 Systems Engineering Global Seminar Ⅰ
2014 Systems Engineering Advanced Research
2014 Systems Engineering Advanced Research
2014 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ
2014 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ
2014 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ
2014 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ
2014 Systems Engineering Project SeminarⅡB
2014 Systems Engineering Project SeminarⅡA
2014 Systems Engineering Project SeminarⅠB
2014 Systems Engineering Project SeminarⅠA
2014 Systems Engineering SeminarⅡB
2014 Systems Engineering SeminarⅡA
2014 Systems Engineering SeminarⅠB
2014 Systems Engineering SeminarⅠA
2013 Systems Engineering Advanced Research
2013 Systems Engineering Advanced Research
2013 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ
2013 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅱ
2013 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ
2013 Systems Engineering Advanced Seminar Ⅰ
2013 Systems Engineering Project SeminarⅡB
2013 Systems Engineering Project SeminarⅡA
2013 Systems Engineering Project SeminarⅠB
2013 Systems Engineering Project SeminarⅠA
2013 Systems Engineering SeminarⅡB
2013 Systems Engineering SeminarⅡA
2013 Systems Engineering SeminarⅠB
2013 Systems Engineering SeminarⅠA
2012 NA Master's Course

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Satellite Courses

2020 Intelligent Information Communication System in Modern Society

Published Papers

Burst Characteristics Analysis of Altmetrics for Research Papers

Kazuhisa KOBAYASHI, Kazuhiro KAZAMA, Mitsuo YOSHIDA, Ikki OHMUKAI, Sho SATO, Marie KATSURAI

The IEICE Transactions D (Japanese Edition) ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) J105-D ( 5 ) 310 - 321 2022.05 [Refereed]

DOI
Analysis of Leading Communities Contributing to arXiv Information Distribution on Twitter

Kyosuke Shimada, Kazuhiro Kazama, Mitsuo Yoshida, Ikki Ohmukai, Sho Sato

WI-IAT '21: IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology 2021.12 [Refereed]
インターネット上のユーザの行動データを用いた論文の普遍性の分析手法

小林和央, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔

情報知識学会誌 30 ( 3 ) 2020.10 [Refereed]
媒介度に基づく道路ネットワークのコミュニティ抽出法

Fushimi Takayasu, Saito Kazumi, Ikeda Tetsuo, Kazama Kazuhiro

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence ( The Japanese Society for Artificial Intelligence ) 34 ( 5 ) F-wd12_1 - 11 2020.01 [Refereed]

　View Summary

In this study, we address the problem of detecting effective installation sites of signboards and identifying their influential zones for a given road network, under the setting that many residents can view them on their shortest paths to the destinations. To this end, based on a notion of group-betweenness centrality measure, we newly formalize this problem as a k-betweens problem and propose a community extraction method of road networks to identify the influential zones. In an existing method, the influential zone of each signboard is extracted by Voronoi tessellation against its installation site, which assumes that residents view the nearest signboard. In our proposed method, it is extracted by the proportion including the signboard on the shortest paths from the resident’s departure point to various destinations. From experimental evaluations using artificial and real road networks, we confirmed that our method can extract effective installation sites of signboards such as intersection nodes near the entrance of the express highway, and their influential zones as communities according to the positional relationships with arterial roadways. Furthermore, by computing the degree of antagonism among communities using the entropy of betweenness contribution rates, we can quantify the effectiveness of installing the same signboards for residents of areas where the influential zones of multiple signboards overlap.

DOI
cookpadの献立データからのパターン抽出

奈須日向太, 風間一洋

第12回Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum 2019) ( 日本データベース学会 ) 2019.09 [Refereed]
学術情報検索における閲覧論文の文献種別による分析

小林和央, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔

第12回Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum 2019) ( 日本データベース学会 ) 2019.09 [Refereed]
Estimating Node Connectedness in Spatial Network under Stochastic Link Disconnection Based on Efficient Sampling

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

Applied Network Science 4 ( 66 ) 66 - 24 2019.08 [Refereed]

DOI
A New Group Centrality Measure for Maximizing the Connectedness of Network Under Uncertain Connectivity

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

The 7th International Conference on Complex Networks and Their Applications (COMPLEX NETWORKS 2018) ( Springer ) 3-14 - 14 2018.12 [Refereed]

DOI
Improving Approximate Extraction of Functional Similar Regions from Large-Scale Spatial Networks Based on Greedy Selection of Representative Nodes of Different Areas

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

Applied Network Science 3 ( 18 ) 43844 - 14 2018.07 [Refereed]

DOI
Acceleration of Functional Cluster Extraction and Analysis of Cluster Affinity

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

Machine Learning Techniques for Online Social Networks, Lecture Notes in Social Networks (LNSN) Series 43852 2018.05 [Refereed]
リンク切断に頑健な連結中心性とその高速計算法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用 11 ( 2 ) 2018.01 [Refereed]
Fast Extraction Method of Functional Clusters from Large-Scale Spatial Networks Based on Transfer Learning

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

The 6th International Conference on Complex Networks and Their Applications (COMPLEX NETWORKS 2017) ( Springer ) 1210-1222 - 1222 2017.12 [Refereed]

DOI
ネットワーク上での特徴量分布を考慮したアノテーション付与法

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

情報処理学会論文誌, 特集「ネットワーク科学」 58 ( 6 ) 1246 - 1257 2017.06 [Refereed]
ジオタグ付きツイートを用いた交通路の抽出法

谷直樹, 風間一洋, 榊剛史, 吉田光男, 斉藤和巳

情報処理学会論文誌：データベース 10 ( 2 ) 31 - 41 2017.06 [Refereed]
メトリック空間における複数カテゴリに属するハイブリッドオブジェクト抽出法の提案

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

情報処理学会論文誌, 特集「ネットワーク科学」 58 ( 6 ) 1258 - 1267 2017.06 [Refereed]
一般化ピボットによるL1距離に基づくK-medoidsクラスタリングの高速化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人人工知能学会 ) 2017 ( 0 ) 3M11 - 3M11 2017

　View Summary

高次元ベクトルで表現されるデータの増大により，クラスタリング技術が注目を浴びている．ベクトル間の距離計算には多大な計算コストを要するため，L1距離に着目した一般化ピボットを利用し効率的なピボット枝刈りによる高速なK-medoidsアルゴリズムを提案する．実データを用いた評価実験により，クラスタリングの高速化を実現できていることを示す．

DOI
Clustering and visualizing functionally similar regions in large-scale spatial networks

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

Journal of Information Processing ( Information Processing Society of Japan ) 25 ( 6 ) 398 - 406 2017 [Refereed]

　View Summary

We address the problem of extracting functionally similar regions in urban streets and regard such regions as spatial networks. For this purpose, based on our previous algorithm called the FCE method that extracted functional clusters for each network, we propose a new method that efficiently deals with several large-scale networks by accelerating our previous algorithm using lazy evaluation and pivot pruning techniques. Then we present our new techniques for simultaneously comparing the extracted functional clusters of several networks and an effective way of visualizing these clusters by focusing on the fact that the maximum degree of the nodes in spatial networks is restricted to relatively small numbers. In our experiments using urban streets extracted from the OpenStreetMap data of four worldwide cities, we show that our proposed method achieved a reasonably high acceleration performance. Then we show that the functional clusters extracted by it are useful for understanding the properties of areas in a series of visualization results and empirically confirm that our results are substantially different from those obtained by representative centrality measures. These region characteristics will play important roles for developing and planning city promotion and travel tours as well as understanding and improving the usage of urban streets.

DOI
Accelerating greedy K-medoids clustering algorithm with L1 distance by pivot generation

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) ( Springer Verlag ) 10352 87 - 96 2017 [Refereed]

　View Summary

With the explosive increase of multimedia objects represented as high-dimensional vectors, clustering techniques for these objects have received much attention in recent years. However, clustering methods usually require a large amount of computational cost when calculating the distances between these objects. In this paper, for accelerating the greedy K-medoids clustering algorithm with L1 distance, we propose a new method consisting of the fast first medoid selection, lazy evaluation, and pivot pruning techniques, where the efficiency of the pivot construction is enhanced by our new pivot generation method called PGM2. In our experiments using real image datasets where each object is represented as a high-dimensional vector and L1 distance is recommended as their dissimilarity, we show that our proposed method achieved a reasonably high acceleration performance.

DOI
Proposal of Recipe Search Method by Temporal Representations Based on Temporal Features Derived from Recipe Usage History

桐本宙輝, 風間一洋

情報処理学会論文誌：データベース 9 ( 4 ) 11 - 16 2016.12 [Refereed]

　View Summary

本論文では，料理レシピのような永続性が高い情報をユーザが利用する際の時間特性を利用して，指定された時間的状況下で調理されたレシピを，時間表現で検索するための新しい手法を提案する．まず，ユーザが入力した時間的状況を表す言語表現を，それから導かれる時間パラメータと確率密度関数を用いて時間特性を表す特徴ベクトルに変換し，cookpadの「つくれぽ」の頻度変化から求めた特徴ベクトルとのコサイン類似度を求めることで，ユーザが想定している時間的状況で調理されるレシピを発見する．実際に，入力した時間表現とレシピの特徴ベクトルとの類似度が高いレシピを求めて，レシピの内容と特徴ベクトルの確率密度分布の一致度，類似度の値を分析して，入力時に想定した時間的状況によく合致しているレシピが得られることを示す．This paper presents a new method to search recipes, which are cooked under the specified temporal situation, by temporal representations. The method uses temporal features derived from recipe usage history. First, we convert an input language representation about a temporal situation into a temporal feature vector by a probability density function and temporal parameters. Next, we find temporally similar recipes by calculating the cosine similarity between an input feature vector and each recipe feature vector that is derived from frequency variation of cookpad's "Tsukurepo". We analyze the content of recipes, the degree of coincidence between feature vectors, and the values of similarities. In the result, we show that our proposed method is able to search recipes, which are appropriate to user input temporal situation.
ピボットを用いたK-medoidsクラスタリング高速化による大規模機能コミュニティ抽出

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

第15回情報科学技術フォーラム (FIT2016) ( 第15回情報科学技術フォーラム (FIT2016) ) 2016.09 [Refereed]
マルチエージェント型情報拡散モデルの提案

池田圭佑, 岡田佳之, 鳥海不二夫, 榊剛史, 風間一洋, 野田五十樹, 篠田孝祐, 諏訪博彦, 栗原聡

人工知能学会論文誌 31 ( 1 ) NFC-C_1 - 13 2016.09 [Refereed]
Functional Cluster Extraction from Large Spatial Networks

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

The 2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM2016) ( IEEE Computer Society ) 57 - 62 2016.08 [Refereed]

DOI
Extracting and Characterizing Functional Communities in Spatial Networks

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

The Workshop on Artificial Intelligence for Tourism (AI4Tourism 2016) 2016.08 [Refereed]
複雑ネットワークの機能コミュニティ構造の可視化

FUSHIMI Takayasu, SAITO Kazumi, KAZAMA Kazuhiro

Journal of the Visualization Society of Japan ( The Visualization Society of Japan ) 36 ( 141 ) 68-74 - 20 2016.04 [Invited]

　View Summary

In this paper, in order to reveal the characteristics and functions of many networks with complex structure, we explain a framework that extracts communities with different point of view and colors all the nodes of visualization results according to the extracted communities. In real networks, each node has intrinsic functions and roles, and mutually affects on other nodes. In this paper, different from existing community of densely connected nodes, we extract the nodes with similar functions, referred to as functional community. Concretely, we calculate the PageRank score convergence curve of each node and divide all nodes by similarities of these curves as functional community. Finally we color all the node with respect to functional community. From experimental results using artificial and real networks, we confirm that our framework can extract adequate functional communities.

DOI
Proposal of AIDM: Agent-Based information diffusion model

Keisuke Ikeda, Takeshi Saskaki, Fujio Toriumi, Kazuhiro Kazama, Itsuki Noda, Hirohiko Suwa, Kosuke Shinoda, Satoshi Kurihara

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence ( Japanese Society for Artificial Intelligence ) 31 ( 1 ) 2016.01 [Refereed]

　View Summary

During the 2011 East Japan Great Earthquake Disaster, some people used social media such as Twitter to get information important to their lives. However, the spread of groundless rumor information was big social problem. Therefore, social media users pay attention to prevent wrong information from diffusing. The way to stop the spread of a false rumor is needed, so we have to understand a diffusion of information mechanism. We have proposed information diffusion model which is based on SIR model until now. This model is represented by the stochastic state transition model for whether to propagate the information, and its transition probability is defined as the same value for all agents. People ’s thinking or actions are not the same. To solve this problem, we adopted three elements in our model: A new internal state switching model, user diversity and multiplexing of information paths. In this paper, we propose a novel information diffusion model, the Agent-based Information Diffusion Model (AIDM). We reproduce two kinds of false rumor information diffusion using proposed model. One is “single burst type false rumor spread ”, and another is “multi burst type false rumor spread. ”Proposal model is estimated by comparing real data with a simulation result.

DOI
グラフ構造に着目した評価文書の極座標可視化法

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人人工知能学会 ) 2016 ( 0 ) 1E41 - 1E41 2016

DOI
Content centrality measure for networks: Introducing distance-based Decay weights

Takayasu Fushimi, Tetsuji Satoh, Kazumi Saito, Kazuhiro Kazama, Noriko Kando

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) ( Springer Verlag ) 10047 40 - 54 2016 [Refereed]

　View Summary

We propose a novel centrality measure that is called Content Centrality for a given network that considers the feature vector of each node generated from its posting activities in social media, its own properties and so forth, in order to extract nodes who have neighbors with similar features. We assume that nodes with similar features are located near each other and unevenly distributed over a network, and the density gradually or rapidly decreases according to the distance from the center of the feature distribution (node). We quantify the degree of the feature concentration around each node by calculating the cosine similarity between the feature vector of each node and the resultant vector of its neighbors with distance-based decay weights, then rank all the nodes according to the value of cosine similarities. In experimental evaluations with three real networks, we confirm the validity of the centrality rankings and discuss the relation between the estimated parameters and the nature of nodes.

DOI
Comparison of influence measures on structural changes focused on node functions

Takayasu Fushimi, Tetsuji Satoh, Kazumi Saito, Kazuhiro Kazama

17th International Conference on Information Integration and Web-Based Applications and Services, iiWAS 2015 - Proceedings ( Association for Computing Machinery, Inc ) 2015.12 [Refereed]

　View Summary

The structures of some real-world networks are dynamic in nature as time goes by. These changes consist of the addition or deletion of nodes or links and the rewiring of links. Even if link rewiring occurs, the influence degree tends to differ depending on the location in which it occurs, the nature of the nodes, and so forth. In this paper, by quantifying the influence degree of each node, we attempt to extract the influential structural changes wherein each node in a large population changes its function. Concretely, we de-fine the node function as the PageRank convergence curve of the node and the influence degree affecting the node as distance based on a correlation coefficient of convergence curves before and after change occurs. We then propose the Structural Change Influence Measure (SCIM), which is the average value of the influence degree of all nodes. Based on experimental evaluation using several synthetic and real networks, we found five promising properties of our proposed measure. Our method indicates a higher value for changes in: 1) number of link rewirings
2) concentrated link deleting
3) link addition between distant nodes
4) link addition between important and unimportant nodes
and 5) link deletion between communities.

DOI
距離減衰重みを導入したノード群へのアノテーション付与法

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

Webとデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum 2015) ( 日本データベース学会 ) ( 2015 ) 142 - 149 2015.11 [Refereed]
時間減衰付きカテゴリ選択モデルを用いたレビュー傾向分析

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

第14回情報科学技術フォーラム (FIT2015) ( 情報処理学会 ) - 2015.09 [Refereed]
多重有向グラフのコア部抽出のためのMDSR法の提案と評価

加藤翔子, 斉藤和巳, 風間一洋, 佐藤哲司

日本データベース学会和文論文誌 14-J ( 1 ) 2015.04 [Refereed]
ノード属性情報からのリンク存在確率の推定

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

日本データベース学会和文論文誌 ( 日本データベース学会 ) 13-J ( 2 ) 32 - 37 2015.02 [Refereed]
実距離を考慮した中心性指標の提案と重要観光スポット抽出への応用

伏見卓恭, 斉藤和巳, 武藤伸明, 池田哲夫, 風間一洋

人工知能学会論文誌, ネットワークが創発する知能論文特集 30 ( 4 ) 32 - 37 2015.02 [Refereed]
Proposing Centrality Measures Considering Actual Distances and Applications to Extracting Important Sightseeing Spots

Fushimi Takayasu, Saito Kazumi, Mutoh Nobuaki, Ikeda Tetsuo, Kazama Kazuhiro

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence ( The Japanese Society for Artificial Intelligence ) 30 ( 6 ) 703 - 712 2015

　View Summary

In this paper, we propose novel centrality measures which extract important nodes from weighted networks like road networks where an actual distance is assigned over each link. Since the distances between nodes are not taken into consideration in traditional centrality measures like closeness and betweenness, there is a limit to an application to a real world problem for road networks with distances. Aiming at extracting important sightseeing spots so as to improve the convenience of tourists, we propose two measures considering actual distances, one is ``detour centrality which is an easiness measure of brief detour and the other is ``convenience centrality which is an accessibility measure based on traditional closeness and betweenness centrality respectively. Furthermore, when we extracting two or more nodes, there is a problem which these nodes are located in near places with each other only by extracting nodes with high rank of a centrality measure, since the whole balance is not taken into consideration. To overcome these shortcomings, we extend the above-mentioned centrality measures to ``set detour centrality and ``set convenience centrality and attempt to maximize the utility of all tourists over the target area by extracting set of nodes so as to maximize the values of these set centrality measures. In our experiments using two real sightseeing spot datasets, we show that our extended measures can extract an appropriate set of spots in terms of easiness of detour and accessibility, and these measures are robust to change of distances and emerging some outlier spots.

DOI
PageRank収束曲線を用いたコミュニティ特性の定量化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋, 佐藤哲司

人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人人工知能学会 ) 2015 ( 0 ) 1M41 - 1M41 2015

　View Summary

本稿では，ネットワーク内のコミュニティと呼ばれるサブネットワークを対象とし，その特性を定量化することでコミュニティ間の構造的な類似度を定義する．具体的には，PageRank収束曲線を各ノードの特徴ベクトルとして表現し，各コミュニティに属するノードの特徴ベクトルを平均化することで，コミュニティの特性を定量化する．複数の構造の異なるネットワークに適用し提案指標の有効性を確認する

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Classification Method for Shared Information on Twitter Without Text Data

Seigo Baba, Fujio Toriumi, Takeshi Sakaki, Kosuke Shinoda, Satoshi Kurihara, Kazuhiro Kazama, Itsuki Noda

WWW'15 COMPANION: PROCEEDINGS OF THE 24TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON WORLD WIDE WEB ( ASSOC COMPUTING MACHINERY ) 1173 - 1178 2015 [Refereed]

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During a disaster, appropriate information must be collected. For example, victims and survivors require information about shelter locations and dangerous points or advice about protecting themselves. Rescuers need information about the details of volunteer activities and supplies, especially potential shortages. However, collecting such localized information is difficult from such mass media as TV and newspapers because they generally focus on information aimed at the general public. On the other hand, social media can attract more attention than mass media under these circumstances since they can provide such localized information. In this paper, we focus on Twitter, one of the most influential social media, as a source of local information. By assuming that users who retweet the same tweet are interested in the same topic, we can classify tweets that are required by users with similar interests based on retweets. Thus, we propose a novel tweet classification method that focuses on retweets without text mining. We linked tweets based on retweets to make a retweet network that connects similar tweets and extracted clusters that contain similar tweets from the constructed network by our clustering method. We also subjectively verified the validity of our proposed classification method. Our experiment verified that the ratio of the clusters whose tweets are mutually similar in the cluster to all clusters is very high and the similarities in each cluster are obvious. Finally, we calculated the linguistic similarities of the results to clarify our proposed method's features. Our method classified topic-similar tweets, even if they are not linguistically similar.

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Estimating Network Structure from Anonymous Ego-centric Information

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Kazuhiro Kazama

2014 Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop (PKAW 2014) ( Springer ) 236 - 245 2014.12 [Refereed]

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メトリック空間オブジェクトを対象とした中心性指標の提案

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第13回情報科学技術フォーラム ( 電子情報通信学会 ) 2014.09 [Refereed]
Proposal of Multi-Agent Information Diffusion Model for Twitter

Keisuke Ikeda, Yoshiyuki Okada, Fujio Toriumi, Takeshi Sakaki, Kazuhiro Kazama, Itsuki Noda, Kosuke Shinoda, Hirohiko Suwa, Satoshi Kurihara

2014 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2014) ( IEEE/WIC/ACM ) 2014.08 [Refereed]
SIR-Extended Information Diffusion Model of False Rumor and its Prevention Strategy for Twitter

Satoshi Kurihara, Yoshiyuki Okada, Takeshi Sakaki, Fujio Toriumi, Kosuke Shinoda, Kazuhiro Kazama, Itsuki Noda, Masuyuki Numao

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics ( FUJI TECHNOLOGY PRESS LTD ) 18 ( 4` ) 598 - 607 2014.07 [Refereed]

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Nowadays, users of Twitter, one of famous social networking service, have rapidly increased in number, and many people have been exchanging information by Twitter. When the Great East Japan Earthquake struck in 2011, people were able to obtain information from social networking services. Though Twitter played an important role, one problem was especially pointed out: false rumor diffusion. In this study, we propose an information diffusion model based on the SIR model and discuss how to prevent false rumor diffusion.

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異種協調型災害情報支援システム実現に向けた基盤技術の構築

鳥海不二夫, 篠田孝祐, 榊剛史, 栗原聡, 風間一洋, 野田五十樹

人工知能学会論文誌特集「データマイニングとシミュレーション」特集・編集委員 29 ( 1 ) 113 - 119 2014.01 [Refereed]
Extracting important sightseeing spots considering actual distances

FUSHIMI Takayasu, SAITO Kazumi, MUTOH Nobuaki, IKEDA Tetsuo, KAZAMA Kazuhiro

JSAI Technical Report, SIG-KBS ( The Japanese Society for Artificial Intelligence ) 102 6 - 6 2014

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In this paper, we attempt to extract important sightseeing spots so as to improve the convenience of tourists. To this end, we propose two measures, one is detour centrality which is a easiness measure of brief detour and the other is convenience centrality which is a accessibility measure, based on traditional closeness and betweenness centrality respectively. These traditional centrality measures do not intend for actual distances as weights on links therefore, our proposed measures are designed with distances between spots. Furthermore, by assuming that these natures like easiness of detour and accessibility of spots behave collaboratively, we also propose extended measures for an arbitrary set of spots. In our experiments using two real sightseeing spots datasets, we show that our extended method can extract an appropriate set of spots in terms of easiness of detour and accessibility, and these pivots extracted by two methods are substantially different.

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部分情報からの連結性を保証したネットワーク構造推定

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人人工知能学会 ) 2014 ( 0 ) 3F33 - 3F33 2014

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本研究では，属性情報などのエゴセントリック情報のみを用いて，連結性を保証してネットワーク全体の構造を推定することを試みる．著者らが提案した構造推定法では，推定結果のネットワークが1つの連結成分になることを保証していない．そこで，全体が1つの連結成分になることを保証した推定法へ改良する．複数のネットワークを用いた評価実験から，改良を加えた提案法が既存法より推定精度が幾分か高いことを確認する．

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Collaborative heterogeneous integration of disaster and rescue information (CHIDRI)

Fujio Toriumi, Kosuke Shinoda, Takeshi Sakaki, Satoshi Kurihara, Kazuhiro Kazama, Itsuki Noda

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 29 ( 1 ) 113 - 119 2014 [Refereed]

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Traditionally, the support in the event of a disaster were based on hardware, the expertise are strongly required to rescuers. For this reason, in the case that the disaster had been occurred, the role of the people expressly divided to the victims, the rescuers, and the onlookers. On the other hand, in the case of the Great East Japan Earthquake, many engineers tried to develop information support systems for the victims by information technologies. This fact shows that some of engineers become not onlookers but information providers. It can be estimated that one of the reasons why these systems were realized is generally utilization of information infrastructures such as web in our daily life. After such situation is considered, we started a project "Collaborative Heterogeneous Integration of Disaster and Rescue Information (CHIDRI)" which adopted to Challenge for Realizing Early Profits (CREP) in Japanese Society for Artificial Intelligence. In this paper, we explain the frame, the purpose, and the activities of the challenge.

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MDSR: An eigenvector approach to core analysis of multiple directed graphs

Shoko Kato, Kazumi Saito, Kazuhiro Kazama, Tetsuji Satoh

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) ( Springer Verlag ) 8862 447 - 458 2014 [Refereed]

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In this paper, we address a problem of extracting core portions of a network represented as amultiple directed graph. For this purpose, we propose a new core extraction method called MDSR (Multiple-Directed-Spectral-Relaxation) based on an eigenvector approach. The MDSR method extracts a user-defined number of core portions by repeating the following three steps
1) calculating the left-and right-eigenvectors of an adjacency matrix of a network, 2) quantizing elements of these eigenvectors to binary ones as an indicator of extracting core portion, and 3) removing links of the extracted one. The left-and right-eigenvectors at the first iteration respectively correspond to the hub and authority vectors of the HITS algorithm. In our experiments using a reply network on Twitter constructed as a multiple directed graph, we demonstrate that theMDSR method was able to uncover some part of communities, such as groups of similar account names, users who like to sendmessages to ‘null’, and so on. We also show that some communities were overlapped ones. Furthermore, we confirmthat such communities were hard to be automatically found by two methods, which were constructed by straightforwardly extending the conventional k-core method.

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顔文字に着目したツイートの感情変化の分析

風間一洋, 榊剛史, 鳥海不二夫, 篠田孝祐, 栗原聡, 野田五十樹

WebDB Forum 2013 2013.11 [Refereed]
MDSR法を用いたreplyツイートネットワークの特性分析

加藤翔子, 斉藤和巳, 風間一洋, 佐藤哲司

WebDB Forum 2013 2013.11 [Refereed]
エゴセントリック情報からのネットワーク構造推定

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

WebDB Forum 2013 2013.11 [Refereed] [Invited]
ノードの注目度に基づく機能コミュニティ抽出法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

情報処理学会論文誌：データベース 6 ( 4 ) 104 - 112 2013.09 [Refereed]
ネットワーク分析によるTwitterユーザのフォロー形成に関する一考察

小出明弘, 斉藤和巳, 風間一洋, 鳥海不二夫

情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用 6 ( 2 ) 164 - 173 2013.08 [Refereed]

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本稿では，Twitterのフォローネットワークを分析することにより，ユーザのフォローがどのような目的で行われているのか議論する．まず，フォローネットワークの特徴を把握するため，ネットワーク内の高次数ノードに着目し，ブログの読者関係とレビューサイトのお気に入り関係を表したそれぞれのネットワーク構造の特徴と比較する．その結果，ブログやレビューサイトでは，比較的小規模な高コリンクグループが得られたのに対し，フォローネットワークでは，強い双方向関係により構築された大規模な高コリンクグループと，双方向関係がほとんど見られない複数の小規模な低コリンクグループが存在することが分かった．さらに，高次数ノードのツイート集合を分析し，これらのグループは同じようなツイートをしているにもかかわらず，フォロワとの関係に大きな違いが見られることが分かった．In this paper, we explored Twitter's follow mechanism through a network analysis. In order to characterize the salient structure of Twitter's follow network, we first empirically compared it with those of reader and favorite networks form blog and review sites by focusing on their high degree nodes. From this experiment, we observed a relatively large high co-link group whose nodes are mutually connected to each other and some small low co-link groups whose nodes are not mutually connected to each other in Twitter's network. On the other hand, most groups are relatively small high co-link groups such as discussion groups in blog and review sites. Moreover, by analyzing messages tweeted by these group's users, we found that these groups much differ in relation with followers although these groups resemble in content of tweets.
リンクの向きに着目した機能コミュニティとモチーフの関係分析

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用 6 ( 2 ) 137 - 146 2013.08 [Refereed]
Information Sharing on Twitter During the 2011 Catastrophic Earthquake

Fujio Toriumi, Takeshi Sakaki, Kosuke Shinoda, Kazuhiro Kazama, Satoshi Kurihara, Itsuki Noda

SWDM 2013 ( ASSOC COMPUTING MACHINERY ) 1025 - 1028 2013.05 [Refereed]

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Such large disasters as earthquakes and hurricanes are very unpredictable. During a disaster, we must collect information to save lives. However, in time disaster, it is difficult to collect information which is useful for ourselves from such traditional mass media as TV and newspapers that contain information for the general public. Social media attract attention for sharing information, especially Twitter, which is a hugely popular social medium that is now being used during disasters. In this paper, we focus on the information sharing behaviors on Twitter during disasters. We collected data before and during the Great East Japan Earthquake and arrived at the following conclusions:- Many users with little experience with such specific functions as reply and retweet did not continuously use them after the disaster.- Retweets were well used to share information on Twitter.- Retweets were used not only for sharing the information provided by general users but used for relaying the information from the mass media.We conclude that social media users changed their behavior to widely diffuse important information and decreased non-emergency tweets to avoid interrupting critical information.
Regional Analysis of User Interactions on Social Media in Times of Disaster

Takeshi Sakaki, Fujio Toriumi, Kosuke Shinoda, Kazuhiro Kazama, Satoshi Kurihara, Itsuki Noda

WWW 2013 2013.05 [Refereed]
SIR-Extended Information Diffusion Model of False Rumor and its Prevention Strategy for Twitter

Satoshi Kurihara, Yoshiyuki Okada, Takeshi Sakaki, Fujio Toriumi, Kosuke Shinoda, Kazuhiro Kazama, Itsuki Noda, Masuyuki Numao

The 5th International Workshop on Emergent Intelligence on Networked Agents (WEIN 2013) ( AAMAS ) 2013.05 [Refereed]
東日本大震災時におけるTwitterの活用状況とコミュニケーション構造の分析

SHINODA Kosuke, SAKAKI Takeshi, TORIUMI Fujio, KAZAMA Kazuhiro, KURIHARA Satoshi, NODA Itsuki, MATSUO Yutaka

J. SOFT ( Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics ) 25 ( 1 ) 598 - 608 2013.03 [Refereed]

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The Great East Japan Earthquake caused devastating damage to infrastructure and loss of life. Many people used social media to communicate and share information through the series of earthquake events and aftershocks. We analyzed over 400 million Tweets and the Twitter network in Japan before and after the earthquake, which revealed the earthquake that occurred in the Twitter milieu itself. We performed analyses of two kinds. As a result, we suggest that the role of Twitter as a means to share information changed during the earthquake period.

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異なる視点からのノード機能に基づくコミュニティ抽出法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

日本データベース学会論文誌 ( 日本データベース学会 ) 11 ( 3 ) 27 - 32 2013.02 [Refereed]
The possibility of social media analysis for disaster management

Takeshi Sakaki, Yutaka Matsuo, Satoshi Kurihara, Fujio Toriumi, Kosuke Shinoda, Itsuki Noda, Koki Uchiyama, Kazuhiro Kazama

2013 IEEE Region 10 Humanitarian Technology Conference, R10-HTC 2013 238 - 243 2013 [Refereed]

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Collecting sharing, and delivering information in disaster situations is crucially important. Mass media such as TV, radio, and newspapers have played important roles in information distribution in past disasters and crises. Recently, social media have received much attention for their use as an information sharing tool. Especially, it is said that people used Twitter to collect and share information in the aftermath of the Great East Japan Earthquake. In academic fields, some researchers have started to propose some methods and systems for disaster management by analyzing social media data. Other people doubt whether social media will actually function effectively for disaster management because of uncertainty and inaccuracies related to rumors and misunderstanding. In this paper, we overview current studies of social media analysis for disaster management and explain some studies in detail to show their possibility and availability. We specifically examine situational awareness, user behavior analysis and information propagation analysis, which are three approaches to social media analysis, to clarify what social media analysis can and cannot do. Additionally, we propose some concepts for social media analysis and show how those concepts help to collaborate with us, researchers in social media analysis fields and other research fields. © 2013 IEEE.

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情報拡散影響度に基づく機能コミュニティ抽出法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人人工知能学会 ) 2013 ( 0 ) 2J15 - 2J15 2013

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従来の機能コミュニティ抽出法では，ネットワーク上でのランダムウォークを仮定したPageRank計算において，各ステップでの確率ベクトルの収束過程を基にノードの機能を定義し，類似機能を有するノード群を抽出していた．本稿では，ネットワーク上での情報拡散に着目し，他のノードへの影響力を基にノードの機能を定義した機能コミュニティ概念，および抽出手法を提案する．

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ソーシャルネットワークによるWebからの情報収集

風間一洋

情報の科学と技術 63 ( 1 ) 28 - 33 2013 [Invited]
個々のノードの視点に基づく機能コミュニティ抽出法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋, 松尾真人

WebDB Forum 2012 ( 情報処理学会データベースシステム研究会など ) 2012.11 [Refereed]
Twitter上のリプライ，リツイート，ハッシュタグの類似構造分析

小出明弘, 斉藤和巳, 風間一洋, 鳥海不二夫

WebDB Forum 2012 ( 情報処理学会データベースシステム研究会など ) 2012.11 [Refereed]
Characteristics Analysis of Multi Graphs Focused on Co-link Structure

小出明弘, 斉藤和巳, 風間一洋, 鳥海不二夫

日本データベース学会論文誌 ( 日本データベース学会 ) 11 ( 1 ) 13 - 18 2012.10 [Refereed]
機能性に基づくコミュニティ抽出法の比較

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

情報処理学会論文誌：データベース 5 ( 3 ) 26 - 35 2012.09 [Refereed]
ネットワーク機能コミュニティ抽出法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

日本データベース学会論文誌 10 ( 3 ) 13 - 18 2012.02 [Refereed]
Characteristics of information diffusion in blogs, in relation to information source type

Kazuhiro Kazama, Miyuki Imada, Keiichiro Kashiwagi

Neurocomputing ( Elsevier BV ) 76 ( 1 ) 84 - 92 2012.01 [Refereed]

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A novel method is presented to analyze the dynamics of social media, i.e., information diffusion properties, for information recommendation and ranking. In social media such as blogs, various information diffuses over time. As a result, a network structure is constructed. In an information diffusion network, each influential information source has an affected subnetwork whose nodes are reachable from it. We define three information diffusion properties of the subnetwork using the numbers of three types of directed two-edge connected subgraphs, which are basic structures in a directed acyclic graph such as an information diffusion network. Each basic structure type is related to information scattering, information gathering, or information transmission. We visualized and analyzed the structure of information diffusion networks extracted for various topics. Furthermore, we characterized the information diffusion properties by using the rank correlation coefficient, precision, and mean reciprocal rank and mean average precision of three types of information sources: official sites, news articles, and consumer generated media pages. We found that the three information diffusion properties have different characteristics and give priority to different types of information sources. © 2011 Elsevier B.V.

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Extracting Communities in Networks Based on Functional Properties of Nodes.

Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Kazuhiro Kazama

Knowledge Management and Acquisition for Intelligent Systems - 12th Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop(PKAW) ( Springer ) 328 - 334 2012

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Studies on Relationship between TV Reports and Twitter Information Concerning the Fukushima Dai-ichi Nuclear Power Plants Accident:(2)Analysis of Word Co-occurrence Structure Concerning Radioactivity

SATO Ryosuke, KIMURA Hiroshi, TORIUMI Fujio, SAKAKI Takeshi, KAZAMA Kazuhiro, FUKUDA Kensuke

Proceedings of Annual / Fall Meetings of Atomic Energy Society of Japan ( Atomic Energy Society of Japan ) 2012 8 - 8 2012

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本研究のシリーズ報告である「(1)テレビ報道からツイッターへの情報伝播に関する分析」によって、テレビ報道とツイッターの間に関連性があることが示唆された。そこで本研究は、放射能を中心とした単語を含む情報に注目し、ツイッターとテレビ報道での放射能に関連する用語の共起構造を比較することで、ツイッターとテレビ報道との関連性を明らかにする。

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Studies on Relationship between TV Reports and Twitter Information Concerning the Fukushima Dai-ichi Nuclear Power Plants Accident:(1) Analysis of Information Propagation from TV Reports to Twitter

KIMURA Hiroshi, SATO Ryosuke, SHIBATA Yogo, TORIUMI Fujio, SAKAKI Takeshi, KAZAMA Kazuhiro, FUKUDA Kensuke

Proceedings of Annual / Fall Meetings of Atomic Energy Society of Japan ( Atomic Energy Society of Japan ) 2012 7 - 7 2012

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2011年3月11日に起こった東日本大震災、それに引き続いて起こった東京電力・福島第一原子力発電所事故（以降、福島原発事故）は、インターネットを含むさまざまなメディアによって扱われ、社会に大きな影響を与えたといわれる。本研究では、代表的なメディアのひとつであるテレビ報道と、インターネット上のソーシャルメディアのひとつであるツイッターとに着目し、福島原発事故に関連する情報がそれぞれのメディアでどのように扱われたのか、また、それらの情報にはどのような関連性があったのかを分析する。なお、本報告は「（２）放射能に関連する用語についての共起構造分析」とのシリーズ報告である。

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Distribution pattern analysis of associated geographical names on transportation network

Kazuhiro Kazama

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence ( Japanese Society for Artificial Intelligence ) 27 ( 2 ) 34 - 39 2012 [Refereed]

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I present a new text mining approach combined with network analysis to quantify the distribution patterns of the associated geographical names on a transportation network. I extract geographical names from user's search queries recorded in search engine query logs and compare the similarities of any pair of geographical names using Jaccard coefficient. I found that a set of associated geographical names for each geographical name shows a specific spatial distribution pattern on transportation network and define a measure for quantifying such characteristics. Furthermore, I discuss its characteristics and application for information navigation.

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情報伝播特性の定量化手法

風間一洋, 今田美幸, 柏木啓一郎

コンピュータソフトウェア 28 ( 1 ) 162 - 172 2011.02 [Refereed]
Characteristics estimation of information sources by information diffusion analysis

Kazuhiro Kazama, Miyuki Imada, Keiichiro Kashiwagi

Proceedings - 2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, WI 2010 1 484 - 491 2010 [Refereed]

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This paper presents a novel method to estimate characteristics of information sources about a topic by analyzing their information diffusion subnetworks in blogspace. In an information diffusion network, each influential information source has an affected subnetwork whose nodes are reachable from it. We define three information diffusion properties of the subnetwork using the numbers of three types of directed 2-edge connected subgraphs, which are basic structures in a directed acyclic graph such as an information diffusion network. Each type of basic structure is related to information scattering, information gathering, or information transmission. We visualized and analyzed the structure of information diffusion networks extracted for other topics. Furthermore, we characterize the information diffusion properties by using the rank correlation coefficient, precision, and mean reciprocal rank (MRR) and mean average precision (MAP) of three types of information sources: official sites, news sites, and CGMs. We found that the three information diffusion properties have different characteristics and give priority to different types of information sources. © 2010 IEEE.

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Quantification of information diffusion network characteristics in blogspace

Kazuhiro Kazama, Miyuki Imada, Keiichiro Kashiwagi

Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence ( Japanese Society for Artificial Intelligence ) 25 ( 3 ) 404 - 409 2010 [Refereed]

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This paper proposes three new quantification measures of information diffusion characteristics in blogspace. These measures are calculated from the number of three basic structures, which are directed 2-edge connected sub graphs, in information diffusion networks. Each basic structure is related to information scattering, information gathering or information transmission. We analyze and visualize information diffusion networks extracted from six blog datasets. In the result, we show that the difference of information diffusion characteristics can be discriminated by the combination of three measures and human activity in blogspace can be explained by them.

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The k-dense method to extract communities from complex networks

Kazumi Saito, Takeshi Yamada, Kazuhiro Kazama

Studies in Computational Intelligence 165 243 - 257 2009 [Refereed]

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To understand the structural and functional properties of large-scale complex networks, it is crucial to efficiently extract a set of cohesive subnetworks as communities. There have been proposed several such community extraction methods in the literature, including the classical k-core decomposition method and, more recently, the k-clique based community extraction method. The k-core method, although computationally efficient, is often not powerful enough for uncovering a detailed community structure and it only discovers coarse-grained and loosely connected communities. The k-clique method, on the other hand, can extract fine-grained and tightly connected communities but requires a substantial amount of computational load for large-scale complex networks. In this paper, we present a new notion of a subnetwork called k-dense, and propose an efficient algorithm for extracting k-dense communities. We applied our method to the three different types of networks assembled from real data, namely, from blog trackbacks, word associations and Wikipedia references, and demonstrated that the k-dense method could extract communities almost as efficiently as the k-core method, while the qualities of the extracted communities are comparable to those obtained by the k-clique method. © 2009 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

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Extracting Communities from Complex Networks by the k-Dense Method

Kazumi Saito, Takeshi Yamada, Kazuhiro Kazama

IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES ( IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG ) E91A ( 11 ) 3304 - 3311 2008.11 [Refereed]

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To understand the structural and functional properties of large-scale complex networks, it is crucial to efficiently extract a set of cohesive subnetworks as communities. There have been proposed several such community extraction methods in the literature, including the classical k-core decomposition method and, more recently, the k-clique based community extraction method. The k-core method, although computationally efficient, is often not powerful enough for uncovering a detailed community structure and it produces only coarse-grained and loosely connected communities. The k-clique method, on the other hand, can extract fine-grained and tightly connected communities but requires a substantial amount of computational load for large-scale complex networks. In this paper, we present a new notion of a subnetwork called k-dense, and propose an efficient algorithm for extracting k-dense communities. We applied our method to the three different types of networks assembled from real data, namely, from blog trackbacks, word associations and Wikipedia references, and demonstrated that the k-dense method could extract communities almost as efficiently as the k-core method, while the qualities of the extracted communities are comparable to those obtained by the k-clique method.

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Extraction of Overlapping Community Structures from Human Relationships.

風間一洋, 佐藤進也, 斉藤和巳, 山田武士

コンピュータソフトウェア 24 ( 1 ) 81 - 90 2007.06 [Refereed]
リアルタイム圧縮によるパケットキャプチャの高速化

清水奨, 風間一洋, 廣津登志夫, 後藤滋樹

情報学会論文誌：コンピューティングシステム 47 ( SIG 7(ACS14) ) 183 - 193 2006.05 [Refereed]
語の共有に基づく文書ネットワークの構造的特徴について

佐藤進也, 風間一洋, 福田健介, 村上健一郎

情報処理学会論文誌 47 ( 3 ) 829 - 839 2006.03 [Refereed]
トラックバックネットワークに基づくSEOコミュニティの分析

風間一洋, 佐藤進也, 斉藤和巳, 木村昌弘

情報処理学会論文誌 47 ( 3 ) 840 - 849 2006.03 [Refereed]
Evaluation of using human relationships on the web as information navigation paths

Kazuhiro Kazama, Shin-ya Sato, Kensuke Fukuda, Ken-ichiro Murakami, Hiroshi Kawakami, Osamu Katai

NEW FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE ( SPRINGER-VERLAG BERLIN ) 4012 ( 4012 ) 302 - 313 2006 [Refereed]

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We investigated the use of human relationships on the web for information navigation paths. We propose a new information navigation method that uses personal names. It automatically extracts the human relationships of key people by analyzing the co-occurences of personal names on a web page from search results that are relevant to a specific topic and provides two facilities for using these relationships as information navigation paths. One is information navigation using a list of the key people and a list of related people. Another is information navigation using a network diagram of the key people. We consider human. relationships on the web as new information navigation paths like hyperlinks. We analyzed the network structure of human relationships for various topics and evaluated their usefulness in order to clarify the applicable scope and improve the usefulness. The results show that human relationships are adequate shortcut networks for search results for most cases. However, if the ratio of the number of personal names to the number of web pages is too high, the relationships of the people are too tight for information navigation and our future work is to reduce the number of edges without reducing the coverage of search results. If the degree of density of human-related information in the higher ranked search results is too low, human activity is low and our method is not suitable.

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Extracting communities from complex networks by the K-dense method

Kazumi Saito, Takeshi Yamada, Kazuhiro Kazama

ICDM 2006: Sixth IEEE International Conference on Data Mining, Workshops ( IEEE COMPUTER SOC ) 300 - 304 2006 [Refereed]

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To understand the structural and functional properties of large-scale complex networks, it is crucial to efficiently extract a set of cohesive subnetworks as communities. There have been proposed several such community extraction methods in the literature, including the classical k-core decomposition method and, more recently, the k-clique based community extraction method. The k-core method, although computationally efficient, is often not powerful enough for uncovering a detailed community structure and it produces only coarse-grained and loosely connected communities. The k-clique method, on the other hand, can extract fine-grained and tightly connected communities but requires a substantial amount of computational load for large-scale complex networks. In this paper, we present a new notion of a subnetwork called k-dense, and propose an efficient algorithm for extracting k-dense communities. We applied our method to the two different types of networks assembled from real data, namely, from blog trackbacks and word associations, demonstrated that the k-dense method could extract communities almost as efficiently as the k-core method, while the qualities of the extracted communities are comparable to those obtained by the k-clique method.
Web空間における人間関係を用いた情報探索の一手法

風間一洋, 佐藤進也, 福田健介, 村上健一郎, 川上浩司, 片井修

情報処理学会論文誌：データベース 46 ( SIG 13 (TOD27) ) 26 - 39 2005.09 [Refereed]
実世界指向Webマイニングによる同姓同名人物の分離

佐藤進也, 風間一洋, 福田健介, 村上健一郎

情報処理学会論文誌：データベース 46 ( SIG 8 (TOD26) ) 26 - 36 2005.06 [Refereed]
分散協調翻訳支援システムの構築と運用

小山博史, 風間一洋, 岡本隆史, 横田健彦

情報処理学会論文誌 46 ( 4 ) 974 - 984 2005.04 [Refereed]
実世界指向Webマイニングの提案とその同姓同名人物分離問題への適用

佐藤進也, 風間一洋, 福田健介, 村上健一郎

DBSJ Letters ( 日本データベース学会 ) 3 ( 4 ) 21 - 24 2005.03 [Refereed]
Detecting Search Engine Spam from a Trackback Network in Blogspace

Masahiro Kimura, Kazumi Saito, Kazuhiro Kazama, Shin-ya Sato

KES 2005: Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, LNCS ( Springer Berlin Heidelberg ) 3684 723 - 729 2005 [Refereed]

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We aim to develop a technique to detect search engine optimization (SEO) spam websites. Specifically, we propose four methods for extracting the SEO spam entries from a given trackback network in blogspace that are based on fundamental metrics on a network. Using real data of trackback networks in blogspace, we experimentally evaluate the performance of the proposed methods, and demonstrate that the method of ranking entries based on average degrees of nearest neighbors can be a very promising approach for extracting SEO spam entries.

DOI
Webディレクトリ拡張の自動化手法

風間一洋, 原田昌紀, 佐藤進也

情報処理学会論文誌：データベース 45 ( SIG 7 (TOD22) ) 218 - 229 2004.06 [Refereed]
Query Networkによる情報発見・収集支援

佐藤進也, 風間一洋, 原田昌紀

情報処理学会論文誌：データベース 45 ( SIG 7 (TOD22) ) 1 - 10 2004.06 [Refereed]
Query Networkの構造と時間発展を利用した情報発見・収集支援

佐藤進也, 原田昌紀, 風間一洋

DBSJ Letters ( 日本データベース学会 ) 2 ( 4 ) 11 - 14 2004.03 [Refereed]
Autonomous Development of Relationships among Wed Servers for Facilitating Information Utilization

SATO Shin-ya, HARADA Masanori, KAZAMA Kazuhiro

The Transactions of the Institute of Electronics,Information and Communication Engineers. ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) J86-D-I ( 8 ) 583 - 591 2003.08 [Refereed]

　View Summary

Web上の効率的な情報利用を支援するため,Webサーバに情報発信者のエージェントとしての役割を与え,関連情報をもつWebサーバを探索させる. Webサーバは,互いに他のサーバに関する情報を交換し,取捨選択することで,より関連性の高いサーバとのつながりを増やしていく.その結果,相互に関連するWebサーバの集団であるコミュニティが形成される.Webサーバのコミュニティは,メタサーチやコンテンツシンジケーションなど種々の情報利用・流通の場として利用できる.本論文では,まず,コミュニティによる情報利用支援の意義を検討した上で,コミュニティ形成のアルゴリズムを提案し,シミュレーションによってその妥当性を検証する.
サーチエンジンの検索結果のマルチレベルグルーピングの評価

風間一洋, 原田昌紀, 佐藤進也

コンピュータソフトウェア ( 日本ソフトウェア科学会 ) 17 ( 4 ) 58 - 69 2000.12 [Refereed]
Evaluation of Multi-level Grouping Scheme for the Search Results that A Search Engine Generates.

KAZAMA Kazuhiro, HARADA Masanori, SATO Shin-ya, Kazuhiro Kazama, Masanori Harada, Shin - ya Sato, NTT Network Innovation Laboratories., NTT Network Innovation Laboratories., NTT Network Innovation Laboratories.

Computer Software ( Japan Society for Software Science and Technology ) 17 ( 4 ) 354 - 365 2000.07

DOI
WWWトラフィック解析による情報生産者と情報消費者の数量的特徴付け

佐藤進也, 風間一洋, 清水奨, 神林隆

情報処理学会論文誌 40 ( 7 ) 2851 - 2860 1999.07 [Refereed]
HTML Document Correlation Analysis by User's Behavior in World Wide Web Navigation

KAZAMA Kazuhiro, SATO Shin-ya, SHIMIZU Susumu, KAMBAYASHI Takashi

Transactions of Information Processing Society of Japan ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 40 ( 5 ) 2450 - 2459 1999.05 [Refereed]

　View Summary

This paper describes the method to construct HTML document correlation graph that indicates mutual relations of them by analysis of user's access sequences to them and their URL 2-grams, and defines the correlation by the graph structure and path's frequency. And we evaluate the results that were acquired by this method in the small community.

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Books etc

Encyclopedia of artificial intelligence

人工知能学会( Part： Contributor, Work： 1219-1221)

共立出版 2017 ISBN: 9784320124202
プログラミングC# 第7版

鈴木幸敏, 風間一洋, 木村英一, 黒川利明, 頃末和義, 佐藤嘉一, 出葉義治, 西山博泰, 稲垣達夫( Part： Joint translator)

オライリージャパン 2013.11
デジタル認知科学辞典

日本認知科学会( Part： Contributor)

日本認知科学会,共立出版 (発売) 2004 ISBN: 4320121058
認知科学辞典

日本認知科学会( Part： Contributor)

共立出版 2002 ISBN: 432009445X
Java国際化プログラミング

Deitsch, Andrew, Czarnecki, David, 風間, 一洋( Part： Sole translator)

オライリー・ジャパン,オーム社 (発売) 2002 ISBN: 4873111005
国際化と日本語処理

風間, 一洋( Part： Sole author)

アスキー 2000 ISBN: 4756134815
bit単語帖

bit編集部( Part： Contributor)

共立出版 1990 ISBN: 4320025261

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Misc

グラフサイズの影響を受けにくい適応型RWC

藤兼由生, 風間一洋, 吉田光男, 土方嘉徳

第36回人工知能学会全国大会 2022.06

DOI
ツイートからの論争を招きやすいニュース記事の発見手法

藤兼由生, 風間一洋, 吉田光男, 土方嘉徳

第35回人工知能学会全国大会 2021.06

DOI
arXiv論文に対するTwitterでの言及行動タイプに関する予備調査

吉田光男, 嶋田恭助, 風間一洋, 佐藤翔

第34回人工知能学会全国大会 2020.06

DOI
代表ノード抽出による避難施設候補地の推定

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

第81回全国大会講演論文集 2019 ( 1 ) 385 - 386 2019.02

　View Summary

本稿では，自然災害で道路が塞がれている場合でも多くの住民が到達できる避難施設の設置場所を推定するための新たな中心性指標を提案する．提案中心性では，グラフのリンク切断によって確率的に発生する道路閉塞をモデル化し，確率的なリンク切断の下で到達可能なノード数の期待値により各ノードの接続度を定量化する．複数の設置場所を推定するために，単一ノードではなくノードグループの接続度を定義し，最大化する手法を提案する．実際の道路網を用いてノード間距離に基づく方法とリンク密度に基づく方法とを比較し，提案手法の有効性と効率を評価する．
特集「料理情報の知的処理」にあたって

風間一洋, 原島純

人工知能学会誌 34 ( 1 ) 2 2019.01
クリストファー・G・ブリントン，ムン・チャン著，臼井翔平，鬼頭朋見，浅谷公威，坂本陽平，高野雅典，伏見卓恭，池田圭佑訳，鳥海不二夫解説:パワー・オブ・ネットワーク:人々をつなぎ社会を動かす 6 つの原則，pp. 384，森北出版(2018)

風間一洋

人工知能学会誌, 34 (1) 114 2019.01
深層学習による自然言語処理（MLP 機械学習プロフェッショナルシリーズ），pp. 239，講談社（2017）

風間一洋

人工知能学会誌, 32 (5) 32 810-811 2017.09
道路構造の類似性に着目した機能クラスタ抽出の高速化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第79回全国大会講演論文集 2017 ( 1 ) 393 - 394 2017.03

　View Summary

異なる地域の道路網であっても，その骨格構造や基本となる構成要素は類似する傾向にあることに着目し，大規模な道路ネットワークから機能的に類似する領域を高速に抽出することを試みる．具体的には，すでに学習済みの道路ネットワークにおけるK個の代表ベクトルを用いて，対象道路ネットワークの全ノードをK個にクラスタリングすることで，機能クラスタ抽出法で用いられるK-medoidクラスタリングの高速化を図る．
人工知能研究者になろう！, 特集：「編集委員今年の抱負2017」

風間一洋

人工知能学会誌 30 (1) 32 ( 1 ) 52 2017.01
ネットワーク上でのコンテンツ分布のための距離減衰関数の検討

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集 ( 2016 ) 1608 - 1615 2016.07
構造特性と意味特性を考慮した中心性指標の提案

伏見,卓恭, 佐藤,哲司, 斉藤,和巳, 風間,一洋

データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM Forum 2016）論文集 2016
F-004 Extending rambling centrality by user activity data

Iwazaki Kazuki, Suzuki Yuka, Saito Kazumi, Kazama Kazuhiro

情報科学技術フォーラム講演論文集 ( Forum on Information Technology ) 14 ( 2 ) 281 - 282 2015.08
湊真一編, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト著, 超高速グラフ列挙アルゴリズム <フカシギの数え方>が拓く,組合せ問題への新アプローチ, pp.192, 森北出版, (2015)

風間一洋

人工知能学会誌, 30(4) 30 ( 4 ) 557 - 557 2015.07
PageRank収束曲線を用いたノード多様性の定量化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第77回全国大会講演論文集 2015 ( 1 ) 513 - 514 2015.03

　View Summary

本研究では，現実世界で広くみられるようになったネットワークに対して，構成要素であるノードの多様性を定量化することを試みる．ネットワークにおけるノードはすべてが均質ではなく，それぞれ異なる役割を果たしていると自然に想定できる．そこで，PageRank収束曲線を各ノードの特徴ベクトルとして表現し，特徴ベクトルをChinese Restaurant Processにより加算無限個のクラスタに分割することで，ネットワークの多様性を定量化する．人工ネットワーク，Webネットワーク，ソーシャルネットワーク，道路網など様々なネットワークに適用し提案指標の有効性を確認する．
AIDMを用いたデマ情報拡散再現への試みと検討

池田圭佑, 岡田佳之, 榊剛史, 鳥海不二夫, 風間一洋, 野田五十樹, 諏訪博彦, 篠田孝祐, 栗原聡

研究報告知能システム（ICS） ( 一般社団法人情報処理学会 ) 2015 ( 14 ) 1 - 6 2015.02

　View Summary

2011 年 3 月 11 日に発生した東日本大震災において，Twitter を利用して避難情報や被災地の情報が発信され，重要な情報源となった．しかし，Twitter で発信された情報は，急速に不特定多数の人に広まることから，誤った情報が発信されると瞬時に広がるというデメリットも存在する．そのため，デマ情報を早期収束させる方法を確立する必要がある．そこで，我々は Twitter における情報拡散メカニズムを探るため，新たな情報拡散モデルを提案する．提案モデルは，Twitter ユーザを趣味嗜好の概念を持つエージェントとして定義するさらに，同一ユーザが複数回つぶやくことと，情報経路の多重性を考慮する．提案モデルを用い，東日本大震災時に確認されたデマ情報拡散の再現実験をし，実際のデマ拡散の再現性について検討を行う．
Extracting Similar Documents by Eigenvector Algorithm

KATO Shoko, SAITO Kazumi, KAZAMA Kazuhiko

IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 114 ( 444 ) 11 - 16 2015.02

　View Summary

In this paper, we extract some similar documents from large number of text documents by calculating eigenvector of document-term similarlity matrics. Namely, we propose a Weighted-SR (WSR) method based on the Spectral-Relaxation (SR) method. The SR method is one of core extraction methods of complex networks. We also consider LSA-WSR and MDS-WSR methods based on LSA and MDS. In our experiments using a text document dataset from Yahoo! News, We demonstrate that these methods extract documents which consist of mixed topics and split one topic into some core portions. We also show that the number of extracted documents is decreased and similar documents narrowed down by increasing η which is an arbitrary parameter.
情報検索の未来

風間一洋

人工知能学会誌編集委員会企画・社会とAIの羅針盤2015, 30 (1) 22 2015.01
ノード間の隣接関係を考慮したアノテーション法の提案

伏見,卓恭, 佐藤,哲司, 斉藤,和巳, 風間,一洋

日本ソフトウェア科学会ネットワークが創発する知能研究会（JWEIN2015） 2015
Analysis and Visualization of Topic Series Using Tweets in Great East Japan Earthquake

北田剛士, 風間一洋, 榊剛史

人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 ) 29 1 - 4 2015
Evaluation of Traffic Route Extraction from Geotagged Tweets

谷直樹, 風間一洋, 榊剛史

人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 ) 29 1 - 4 2015
Quantifying Characteristics of Communities using PageRank Convergence Curves

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 ) 29 1 - 4 2015
Extracting Structural Changes of Dynamic Networks based on the PageRank

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

知識ベースシステム研究会 ( 人工知能学会 ) 103 31 - 37 2014.11
OS-16 ネットワークが創発する知能(オーガナイズドセッション,<特集>2014年度人工知能学会全国大会(第28回))

石川孝, 栗原聡, 風間一洋, 鳥海不二夫, 日本工業大学, 電気通信大学, 和歌山大学, 東京大学

人工知能 = journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence 29 ( 6 ) 644 - 644 2014.11
F-013 Spatio-temporal Burst Detection from Twitter Data Using Dual-graph SR Method

Kato Shoko, Saito Kazumi, Kazama Kazuhiro

情報科学技術フォーラム講演論文集 ( Forum on Information Technology ) 13 ( 2 ) 307 - 308 2014.08
F-014 User trends analysis on Twitter by change detection method based on multinomial distribution

Fujino Marina, Kato Shoko, Saito Kazumi, Kazama Kazuhiro

情報科学技術フォーラム講演論文集 ( Forum on Information Technology ) 13 ( 2 ) 309 - 310 2014.08
ノード属性を用いた特徴的リンク傾向分析

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第76回全国大会講演論文集 2014 ( 1 ) 451 - 452 2014.03

　View Summary

本研究では，レビューサイトにおけるユーザとアイテムをノードとしたレビュー関係ネットワークなどから，特徴的なリンク傾向を抽出・分析することを試みる．特に，ユーザ，アイテムの属性に着目し，どのような属性値を有するユーザがどのようなアイテムに高い評価をするかについて，Zスコアを用いて算出する．算出したZスコアの値によりユーザ属性とアイテム属性のペアをランキングし，特徴的なリンク傾向を抽出・分析する．
多重有向コア抽出法によるTwitterデータの震災時と通常時の特性比較

加藤翔子, 斉藤和巳, 風間一洋, 佐藤哲司

第76回全国大会講演論文集 2014 ( 1 ) 409 - 410 2014.03

　View Summary

本稿では，東日本大震災前後と定常時におけるTwitterのreplyデータを多重有向グラフ化し，コア抽出分解をおこなう．抽出手法には，単純無向グラフのコア抽出をおこなうSR(Spectral Relaxation)法を多重有向に拡張したMDSR(Multi-Directed-SR)法を用いる．MDSR法は，多重有向隣接行列の右固有ベクトルと左固有ベクトルを2値に量子化してコア部を抽出する．さらに，隣接行列から抽出したコア部に含まれるリンクを削除した後に上記の処理を適用し，再帰的にコア部を抽出する．右固有ベクトルはHITSアルゴリズムのAuthority度ベクトル，左固有ベクトルはHub度ベクトルに対応する．コア内のAuthorityノードとHubノードの比率の分布を見ることで，2つのデータのネットワーク構造を比較する．
Technical Term Extraction Method Using Community Feature of Terms

石橋和樹, 南出直樹, 風間一洋

人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 ) 28 1 - 4 2014
Causality Analysis of Events Using Tweets

風間一洋, 鳥海不二夫, 榊剛史

人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 ) 28 1 - 4 2014
Connectivity-Guaranteed Estimation of Network Structure from Partial Information

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 ) 28 1 - 4 2014
Estimating Network Structure from Functions of Nodes

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

知識ベースシステム研究会 ( 人工知能学会 ) 100 11 - 16 2013.10
「 Web ジョウホウショリ」オヨビイッパン

フシミタカヤス, サイトウカズミ, カザマカズヒロ

知識ベースシステム研究会 / 人工知能学会 [編] ( 人工知能学会 ) 100 11 - 16 2013.10
情報拡散モデルを利用した超媒介者検出法

小出明弘, 斉藤和巳, 風間一洋, 鳥海不二夫

研究報告知能システム（ICS） 2013 ( 6 ) 1 - 8 2013.03

　View Summary

本稿では，ネットワーク上の情報拡散現象において，情報を多くのノードへ伝搬するための橋渡しとなるノードである超媒介者を，ネットワーク構造と情報拡散モデルを利用して検出する手法を提案する．まず，任意のノードに対して情報拡散シミュレーションを行うことにより得られる影響度を，ネットワーク内の全ノードに対して算出してネットワーク全体の影響度の期待値を得る．次に，ネットワーク内の任意のノードを削除した部分ネットワークにおいて同様に影響度の期待値を算出し，この差が大きくなるノードを超媒介者として検出する．提案手法を 2 つの実ネットワークに適用し，提案手法によって検出されたノードが，実際にネットワークの情報拡散に大きく寄与していることを示す．
OS-12 ネットワークが創発する知能(オーガナイズドセッション報告,<特集>2012年度人工知能学会全国大会(第26回))

石川孝, 風間一洋, 鳥海不二夫

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence 27 ( 6 ) 659 - 660 2012.11
Analysis of Retweet under the Great East Japan Earthquake

鳥海不二夫, 篠田孝祐, 榊剛史, 風間一洋, 栗原聡, 野田五十樹

研究報告知能システム（ICS） 2012 ( 3 ) 1 - 6 2012.09

　View Summary

本論文では，東日本大震災時の前後に Twitter に投稿された約 4 億のツイートを用いて，震災が Twitter を用いた情報共有行動に与えた影響を分析した．その結果，震災直後からリツイートの利用が増加し，また情報源となるユーザが変化し，単発の情報提供者が増加したことが明らかとなった．また，リツイートの時系列を混合正規分布を用いてモデル化し，震災直後にはリツイートが行われるタイミングが短くなり多くの情報が素早く大勢のユーザに共有されたことを明らかにした．以上の結果より，東日本大震災後の Twitter には集合知を用いた情報共有ツールとしての役割が与えられたと考えられることが明らかとなった．In this paper, we analyzed the 400 millions of Tweet data which posted around the Great East Japan Earthquake to find how the twitter used and how the Twitter was influenced by the disaster. We modeled the time series data of Retweet by Log Normal Mixture Model. By analyzing the model, we found that the peak times of the retweets are become shorter, and there are few long range retweets after the disaster. As a result, we can say that the role of the Twitter was changed from communication tools to information sharing tools since the Great East Japan Earthquake were occurred.
A Difference of Local Communication Structure on the Crisis

篠田孝祐, 榊剛史, 鳥海不二夫, 栗原聡, 風間一洋, 野田五十樹

研究報告知能システム（ICS） 2012 ( 4 ) 1 - 6 2012.09

　View Summary

ここ数年， Twitter をはじめとして，ソーシャルメディアを日常的に利用している人は多くなり，先の震災でも一部ではあるが，情報収集手段としてソーシャルメディアを活用した人たちがいる．これらコミュニケーションツールが，災害時の情報伝播にてどのように使われたのかを知ることは，将来起こりうる災害において情報技術を有効に活用するために重要である．既存研究では，災害など社会的なイベントの取得にソーシャルメディアが有効であることはすでに議論されており，その際の情報伝搬に関して様々な視点から議論されている．本研究では，震災前後 2 週間程度の約 4 億の Twitter に投稿された Tweet データを対象に，ユーザの状況，行動，コミュニケーション構造を全体ならびに地域単位で分析することで，ユーザのおかれた状況ごとにどのようなコミュニケーション状況であるかを分析する．それにより，将来，個々のユーザに適した情報を伝搬するために必要な仕組みを提供するための基礎的知見を明かにする．The Great East Japan Earthquake caused devastating damage to infrastructure and loss of life. Many people used social media to communicate and share information through the series of earthquake events and aftershocks. We analyzed over 300 million tweets and the Twitter network in Japan before and after the earthquake, which revealed the earthquake that occurred in the Twitter milieu itself. We performed analyses of two kinds. As a result, we suggest that the role of Twitter as a means to share information changed during the earthquake period.
F-021 Extracting Burst Period from Mention Tweets

Koide Akihiro, Takahashi Tomomi, Saito Kazumi, Kazama Kazuhiro, Toriumi Fujio

情報科学技術フォーラム講演論文集 ( Forum on Information Technology ) 11 ( 2 ) 309 - 310 2012.09
Analysis of Retweet on Twitter under the Disaster Situation

TORIUMI Fujio, SHINODA Kosuke, KURIHARA Satoshi, SAKAKI Takeshi, KAZAMA Kazuhiro, NODA Itsuki

IEICE technical report. Artificial intelligence and knowledge-based processing ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 112 ( 94 ) 19 - 24 2012.06

　View Summary

In this paper, we analyzed the 400 millions of Tweet data which posted around the Great East Japan Earthquake to find how the twitter used and how the Twitter was influenced by the disaster. We modeled the time series data of Retweet by Gaussian Mixture Model. By analyzing the model, we found that the peak times of the retweets are become shorter, and there are few long range retweets after the disaster. As a result, we can say that the role of the Twitter was changed from communication tools to information sharing tools since the Great East Japan Earthquake were occurred.
Relation analysis of high degree users on Twitter by using follow similarity

KOIDE Akihiro, SAITO Kazumi, TORIUMI Fujio, KAZAMA Kazuhiro

IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 111 ( 427 ) 37 - 42 2012.01

　View Summary

In this paper, as the first step to construct user models on Twitter, we focus on the high degree users who are considered as main rule players in Twitter's follow network, and we analyze the relation among these high degree users based on a follow similarity measure. Our experimental results show that the high in-degree users can be clearly classified into two groups, i.e., low out-degree users and high out-degree users, while the high out-degree users form only one group, i.e., only high in-degree users.
Information Diffusion on Twitter(<Special Issue>Twitter and Social Media)

KAZAMA Kazuhiro, Kazuhiro Kazama, NTT Network Innovation Laboratories Nippon Telegraph and Telephone Corporation

人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence ( 人工知能学会 ) 27 ( 1 ) 35 - 42 2012.01
Time-Series Variation Analysis of Relationships between Terms Using Tweets in East Japan Earthquake

風間一洋, 鳥海不二夫, 榊剛史

人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 ) 26 1 - 4 2012
Space-Time Analysis of Geographical Search Targets using Query Logs

風間一洋

研究報告データベースシステム（DBS） 2011 ( 9 ) 1 - 7 2011.07

　View Summary

地理情報検索において，ユーザの地理的検索対象が時間と共にどのように変動しているかについて調べる．そこで，商用サーチエンジンのクエリログから，東京の首都圏の各地名と共起語を抽出し，頻度の時間的・空間的な変動を分析した．その結果，地理的クエリは一般的なクエリとは異なる時間的変動を示し，現実の人間の行動の影響があること，地名はそれぞれ固有の時間的変動パターンを持ち，共起語集合がその地域の特徴を示すことがわかった．さらに，地図上に特に頻繁に検索されている地名を可視化して．注目されている地名の分散や移動パターンに，現実の人間の行動との関連性があることを示した．I examined the spatial and time variation of users' geographical search targets in geographical searches. I extracted geographical names of Tokyo metropolitan district and their cooccurrence terms from commercial search engine query logs and analyzed the spatial and time variation of their frequency. I found that the variation of geographical queries was different from one of general queries and it was influenced by human activities in the real world. Each geographical name had its own characteristics and its cooccurrence terms showed regional features. Furthermore, I displayed frequently-searched geographical names on the map. I showed that their distribution and moving patterns were related to real human movement.
Analysis of Relativity between Press Releases and Twitter Comments concerning Fukushima Daiichi Nuclear Power Plants Disaster

Shibata Yugo, Kimura Hiroshi, Sakaki Takeshi, Toriumi Fujio, Kazama Kazuhiro

Proceedings of Annual / Fall Meetings of Atomic Energy Society of Japan ( Atomic Energy Society of Japan ) 2011 ( 0 ) 12 - 12 2011

　View Summary

2011年5月現在いまだ進行中である福島第一原子力発電所の事故を受けて、政府や事業者等の各種機関からは原子力発電所について様々なプレスリリースが出され続けている。プレスリリースは報道機関や一般の人々に対する情報提供を目的として発信される資料であるが、今日、人々は情報を受け取るだけでなく、原子力発電所事故に関する自身の考えをTwitter上で発信し続けている。本研究では原子力発電所事故に関するプレスリリースとTwitter上における発言との関連性を分析し、原子力事故発生時にプレスリリースが人々にどのような影響を及ぼしたのかについて考察することを目的とする。

DOI
Distribution Pattern Analysis of Associated Geographical Names on Transportation Networks

風間一洋

人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 ) 25 1 - 4 2011
Sensing Network : Mining Real World Information from the Web

KAZAMA Kazuhiro, KURIHARA Satoshi

IPSJ Magazine ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 51 ( 9 ) 1171 - 1180 2010.09
Extraction of Overlapping Community Structures from Human Relationships

風間一洋, 佐藤進也, 斉藤和巳

日本ソフトウェア科学会大会論文集 ( [日本ソフトウェア科学会] ) 27 10p 2010.09
Multi-faceted Ranking of Information Sources Using Information Diffusion Properties in Blogspace

風間一洋, 今田美幸, 柏木啓一郎

情報処理学会論文誌データベース（TOD） ( 情報処理学会 ) 3 ( 2 ) 102 - 110 2010.06

　View Summary

本論文では，3 種類の情報伝播特性を用いた，ブロガが注目している情報源の多面的ランキング手法を提案する．ブログ検索結果から抽出した情報伝播ネットワークを各情報源から到達可能な複数の部分ネットワークに分割し，部分ネットワーク中の 3 種類の有向 2 エッジ連結部分グラフの数から定義した情報拡散度，情報集約度および情報転送度を情報源のランキングに用いる．さらに，実際の情報伝播ネットワークに適用し，ランキング結果の順位相関係数を調べるとともに，オフィシャルサイト，ニュース，CGM という 3 種類の情報源の MRR と MAP を用いてランキング手法の特性を明らかにし，情報伝播特性を用いた多面的ランキングの有効性を示す．This paper proposes a multi-faceted ranking method of information sources attracting bloggers by using three information diffusion properties. The information diffusion network extracted from searched blog entries is divided into subnetworks, each of which is reachable from an information source. We define the information scatter degree, the information gather degree, and information transmit degree as information diffusion properties by using the number of three types of directed 2-edge connected subgraphs in a subnetwork and use them for the ranking of information sources. We apply this ranking method to real information diffusion networks and analyze rank-order correlation coefficient of ranking results. Furthermore, we characterize ranking methods by using MRR and MAP of three-types of information sources: official sites, news sites and CGMs. In the result, we demonstrate the effectiveness of a multi-faceted ranking method by using information diffusion properties.
Twitter の情報伝播ネットワークの分析

風間一洋

第24回人工知能学会全国大会, 2010 2010
Quantification of Information Diffusion Characteristics in Blogspace

風間一洋, 今田美幸, 柏木啓一郎

論文集 ( 人工知能学会 ) 23 1 - 4 2009
A Propagation Feature of Personal Information on Social Networking Services

IMADA Miyuki, KAZAMA Kazuhiro

IEICE technical report ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 108 ( 289 ) 31 - 36 2008.11

　View Summary

A important privacy problem of future ubiquitous services lies on network aria that is possible to combine private information from ubiquitous devices with private information from network services such as weblog and social networking services (SNS). In this paper, we propose a model of privacy violation using anonymity quantitative method based information entropy on network space. This model focuses on privacy violation brought about results from personal data combinations. The private information propagation is took account of network models. Then we construct a simulation model using multi-agent simulator and discuss the effect of privacy violation that aspects on private information propagation on the network aria and actual aria.
A Detection Method of Privacy Violation on Social Networking Services

IMADA Miyuki, KAZAMA Kazuhiro

IEICE technical report ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 108 ( 258 ) 71 - 76 2008.10

　View Summary

In this paper, we propose a detection method of privacy violation using information entropy on social networking services (SNS). This method prevents personal identification by private information combination on each SNS domain. The basic function of the method quantitatively evaluates the anonymity level of a person who discloses his/her data, and controls the personal-data disclosure according to the level. Then we evaluate the method from the aspect of private information violation using multi-agent simulator, and we show the effectiveness and clarify the applied aria.
ブログ空間における情報伝播ネットワークの抽出と分析

風間一洋

Web とデータベースに関するフォーラム, 2008 2008
ブログサービスにおける読者ネットワークの分析. ブログサービスにおける読者ネットワークの分析

風間一洋

ネットワークが創発する知能研究会第2回国内ワークショップ(JWEIN06) 72 - 79 2006
ブログ空間の主要トピック抽出 (特集「Web Intelligence」および一般)

斉藤和巳, 木村昌弘, 風間一洋

知識ベ-スシステム研究会 ( 人工知能学会 ) 70 5 - 10 2005.08
Web community discovery using personal names

K Kazama, S Sato, K Fukuda, H Kawakami, O Katai

INTERNATIONAL WORKSHOP ON CHALLENGES IN WEB INFORMATION RETRIEVAL AND INTEGRATION, PROCEEDINGS ( IEEE COMPUTER SOC ) 2005 113 - 121 2005

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These days, web access is essential for our daily lives, and many communities are formed by the exchange of information. We propose a method for discovering web communities by using personal names. It extracts personal names from search results that are relevant to a specific topic and finds appropriate web communities by analyzing the bipartite graph between personal names and websites. In general, web pages are too noisy to extract such social network structures automatically. We introduce a measure called "effectiveness" and extract only key people or key websites to make their bipartite graph. We also demonstrate an application called "Community Navigator" and visualize web communities for a specific topic by using it. Moreover, we analyze the measure for an actual example and show that it is suitable for selecting key people and key websites.

DOI
Web Community Analysis by Personal Names

KAZAMA KAZUHIRO, HARADA MASANORI, SATO SHIN-YA, FUKUDA KENSUKE, KAWAKAMI KOJI, KATAI OSAMU

IPSJ SIG Notes. ICS ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 2004 ( 85 ) 131 - 138 2004.08

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With the rapid growth of the web, huge and various documents are opened to public on the web and it is essential for your life and business to search desired information by web search engines. Nevertheless user often fails to search desired information which surely exist on the web because of too many information. So new search assistance methods are desired. In this paper, we try to assist user's search process by using a real-world oriented searching which combines the web space and the real world. We uses personal names for this purpose. We assume that there is a relation between a person and a web site in the case that his name appears in the web site. And we try to extract communities which belong to the same topic by analyzing the bipartite graph between personal names and web sites in consideration of their effectiveness and visualize them.
人名を用いたWeb空間のコミュニティの解析 (特集:「ネットワークが創発する知能」および一般)

風間一洋, 原田昌紀, 佐藤進也

知識ベ-スシステム研究会 ( 人工知能学会 ) 65 127 - 134 2004.08
Figuring out People by their Workspaces on the Web

SATO Shin-ya, HARADA Masanori, KAZAMA Kazuhiro

IPSJ SIG Notes ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 2004 ( 45 ) 75 - 82 2004.05

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Although the Web is an artificial space for information utilization, many of the pages on the Web are mentioning things or concepts in the real world. As the Web is going to play more important role in our daily lives, it will more precisely reflect the real world. In consideration of these facts and the trend, an approach for analyzing the Web that makes good use of knowledge on the real world, so to say "real world oriented Web mining", is considered to be promising. Based on this idea, this paper presents a method to extract workspaces for persons with a given name on the web. The method is derived by applying knowledge on the relationship between people and their workspaces in the real world to the Web. The validity of the method is verified through experiments. A set of workspaces for a person extracted by the method from the web is expected to be put to use for characterizing the person. As an example, the paper introduce a technique to visualize relationships between the workspaces, which can be used for roughly distinguishing between persons with the same family and personal name.
Development and operations of the distributed system for the Ja - Jakarta Project

KOYAMA Hiroshi, KAZAMA Kazuhiro, OKAMOTO Takashi, YOKOTA Takehiko

情報処理学会研究報告インターネットと運用技術（IOT） ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 2004 ( 46 ) 17 - 22 2004.05

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The Ja-Jakarta project is a volunteer project to promote the japanization of open source products, and to translate their documents into Japanese. We have developed a distributed system constructed mainly with open source products and operates them to offer a cooperating work environment to the contributors scattered all over the country. We also offer a translation support service based on XML. We evaluated our system design and operation management by the analysis of the information in project mailing lists, system logs, and the qestionnaire to our contributors. As the results, we confirmed that our services such as information exchange, information disclosure, and translation support have been effectively utilized. This paper thus reports that the open source model is effective for translation works.
Development and operations of the distributed system for the Ja-Jakarta Project

KOYAMA Hiroshi, KAZAMA Kazuhiro, OKAMOTO Takashi, YOKOTA Takehiko

Technical report of IEICE. TM ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 104 ( 35 ) 17 - 22 2004.05

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The Ja-Jakarta project is a volunteer project to promote the japanization of open source products, and to translate their documents into Japanese. We have developed a distributed system constructed mainly with open source products and operates them to offer a cooperating work environment to the contributors scattered all over the country. We also offer a translation support service based on XML. We evaluated our system design and operation management by the analysis of the information in project mailing lists, system logs, and the questionnaire to our contributors. As the results, we confirmed that our services such as information exchange, information dis- closure, and translation support have been effectively utilized. This paper thus reports that the open source model is effective for translation works.
A Method for Visualizing Web Search Histories

佐藤進也, 原田昌紀, 風間一洋

情報処理学会研究報告情報学基礎（FI） 2003 ( 51 ) 119 - 125 2003.05

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Webサーチエンジンのログに記録されている検索行為の相互関係を，行為者，検索語，検索結果中から選択・閲覧したWebページという属性データの相互関係を使い，Query Networkというグラフ構造によって表現する方法を提案する．サーチエンジンODINの検索ログから得られたQuery Networkの実例を示しながら，その構造的特徴について述べるとともに，このネットワークを視覚化するツールを紹介する．さらに，Query Networkは複数ユーザのインプリシットな協調作業の結果として捉えられることを述べ，その情報探索手段としての可能性について議論する．We propose a method for interpreting Web search histories into the graph structure called {\em Query Network}, which can be obtained by compiling relationships between users, queries and web pages in the histories. We describe structural characteristics of Query Networks based on some examples derived from logs of the ODIN search engine. We also introduce a tool for visualizing these networks. Furthermore, we claim that the Query Network can be thought of an outcome of implicit collaborations among users. Its potential for collaborative information discoveries is explored from this point of view.
Finding Key People and Visualizing their Relationships on the Web

原田昌紀, 佐藤進也, 風間一洋

情報処理学会研究報告情報学基礎（FI） 2003 ( 51 ) 17 - 24 2003.05

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我々は文書検索と固有表現抽出を組み合わせた情報検索手法NEXAS(Named Entity eXtraction and Association Search)を提案する．NEXASは，検索質問と適合する文書だけでなく，それらと関連する実世界のエンティティを発見する．これにより利用者は文書集合内の情報に加え，実世界に関する知識を得ることができる．本稿では提案手法の実際的な適用例として，与えられたトピックに関するキーパーソンをWeb上から発見するシステムについて述べる．また，キーパーソン間の関係を無向グラフとして可視化する方法を説明する．We propose NEXAS(Named Entity eXtraction and Association Search), an information retrieval method that combines document retrieval with named entity extraction. NEXAS finds not only documents relevant to a query but also real world entities related to them. This helps users to get real world knowledge as well as information in the document collection. As a practical application of the proposed method, this paper presents a system to find key people on the Web for a given topic. We also describe a visualization method of relationships of key people as undirected graphs.
Measuring Similarity among Information Sources by Comparing String Frequency Distributions

SATO Shin-ya, HARADA Masanori, KAZAMA Kazuhiro

IPSJ SIG Notes ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 2002 ( 28 ) 119 - 126 2002.03

　View Summary

We propose a novel method for measuring similarity among information sources, such as web servers, by comparing distributions of string occurrence frequency in their resources. This approach is an analogue of the literary detective, which is to identify an author by comparing statistical characteristics of documents (e.g., word frequency distributions) that reflect authrs' writing styles. In this paper, we show how we have developed and validated the method. Similarity measured with this method is compared with that of derived from a Web directory service where information sources are classified and hierarchically arranged. We also describe a way to apply the similarity measuring method to selecting feature terms of information sources.
Advanced Web Search Engine Technologies (<Special Issue>"Supporting Technologies for Web-Based Information Acquisition System")

KAZAMA Kazuhiro, HARADA Masanori, Kazuhiro Kazama, Masanori Harada, NTT Network Innovation Laboratories, NTT Network Innovation Laboratories

Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence ( 人工知能学会 ) 16 ( 4 ) 503 - 508 2001.07
Automated Web Directory Expansion using Co - citation Analysis of Hyperlinks

HARADA Masanori, KAZAMA Kazuhiro, SATO Shin-ya

IPSJ SIG Notes ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 2001 ( 20 ) 45 - 52 2001.03

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With the rapid growth of the web, it is getting harder to build and maintain web directories and there are significant delays in registering or updating information. To meet the situation, we propose a new method to automatically expand a web directory using related web finding algorithms based on co-citation analysis of hyperlinks. We apply the proposed method with four algorithms respectively to a web directory in real use which consists of hundreds of categories to show effectiveness of the method and differences among the algorithms.
An N - gram indexing method for Unicode based search engine

HARADA Masanori, KAZAMA Kazuhiro, SATO Shin-ya

IPSJ SIG Notes ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 2000 ( 29 ) 127 - 134 2000.03

　View Summary

We investigate some indexing methods in order to implement an Unicode based full-text search engine and propose an N-gram indexing method that varies N-gram length per character block. With the proposed indexing method applied to our WWW search engine, we estimate parameters suitable for Japanese. We also describe some possible language dependent extensions.
Some Results from an Analysis of Queries to a Search Engine

SATO Shin-ya, HARADA Masanori, KAZAMA Kazuhiro

IPSJ SIG Notes ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 2000 ( 29 ) 135 - 142 2000.03

　View Summary

We present some results from an analysis of queries to a WWW search engine. We analized relationships between users and keywords of queries, and found that they resemble relationships between documents and words in them. We also show that a conventional method for text analysis can be applied to query analysis.
ハイパーリンクとアンカーテキストを利用した情報検索とランキングの一手法

風間一洋

情報処理学会研究会報告 ( 情報処理学会 ) 59 17 - 24 2000
Estimation of Hierarchical Structure of Web for Search Engine

原田昌紀, 佐藤進也, 風間一洋

情報処理学会研究報告情報学基礎（FI） 1999 ( 39 ) 105 - 112 1999.05

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WWWの急速な普及に伴い，サーチエンジンの重要性はますます高まりつつある。しかし，今日のサーチエンジンの出力する膨大な検索結果は未整理で，わかりにくいものとなっている。一因として既存のサーチエンジンは，Webページを独立に扱っており，WWW空間の持つ構造をなんら利用していないことが挙げられる。本稿では，Webページをまとまりを持ったグループに分ける方法と，サーチエンジンにおけるグループ単位での検索機能について述べる。ロボットで収集したWebページを用いて実験を行ない，本手法の有効性を確認した。The rapid spread of World Wide Web lets search engines be more and more important tools. However, their output are chaotic and hard to read. This is because existing search engines treat pages as individuals and do not exploit any structure of the WWW. In this paper, we describe a method to group WWW pages and the search-by-group feature of our new search engine. Experiments using actual web pages collected by a spider indicate its effectiveness.
Design of Japanese Morphological Analysis API Independent upon a Particular Program

KAMBAYASHI Takashi, KAZAMA Kazuhiro

IPSJ SIG Notes ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 1998 ( 48 ) 47 - 54 1998.05

　View Summary

It is difficult to develop natural language processing programs on multiple platforms at the same time because different Japanese morphological analysis programs are required on different platforms. In this paper, we at first investigate functions of exsiting Japanese morphological analysis programs, in order to clarify issues on platform-independency. Next, we describe a design of a Japanese Morphological Analysis API that is independent of Japanese morphological analysis programs and platforms. Finally, we define several Java classes based on the design.
Java Internationalization Trends

KAZAMA Kazuhiro

IPSJ Magazine ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 39 ( 4 ) 292 - 295 1998.04
Java最前線(7)Javaの国際化と日本語処理

風間一洋

Bit ( 共立出版 ) 29 ( 12 ) 91 - 101 1997.12
Compound Term Extraction for World - Wide Information Discovery

KAMBAYASHI Takashi, SHIMIZU Susumu, SATO Shin-ya, KAZAMA Kazuhiro

IPSJ SIG Notes ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 1997 ( 106 ) 19 - 26 1997.11

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Search engines are generally used when exploring a very large information space, the Internet. If search engines present users with some adequate related terms, they can easily specify the search for information resources. In this paper, as related terms which aid world-wide information discovery, we focus on compound terms that comprise a sequence of nouns. Moreover, we propose a compound term extraction method. This method organizes an appropriate document set and extracts compound terms according to their frequencies in the document set. Results from the our experimentation indicate that the compound terms are divided into four types and that the documents in a single file-system directory are a reasonable choice for a document set.
Ingrid Newscast : An Autonomous News Distribution System

KAZAMA Kazuhiro, SATO Shin-ya, SHIMIZU Susumu

IEICE technical report. Computer systems ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 97 ( 226 ) 17 - 24 1997.08

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We propose an autonomous agent that can gather news from the Internet. In order to assist user's global information discovery, this agent can analyze his behavior and display information that he is interested in.
Post Script.

KAZAMA Kazuhiro

The Journal of the Institute of Electronics,Information and Communication Engineers ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 79 ( 12 ) pp.1248 - 1251 1996.12
Recognition of Parallel Program's Behavior using MIDI instruments

KAZAMA Kazuhiro, SATO Koji

IPSJ SIG Notes ( Information Processing Society of Japan (IPSJ) ) 1995 ( 19 ) 21 - 26 1995.02

　View Summary

It is difficult to recognize the behavior of parallel programs such as multi-thread systems or multi-agent systems. In such a case, auralization of parallel program's behavior is as useful as visualization. In this paper, we consider how to recognize parallel program's behavior, and mapping methods of parallel program's infomation to sound.
Real-Time Multi-Agent Model for Integrated Recognition of Scene and Sound

Kazama Kazuhiro

IEICE technical report. Computer systems ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ) 94 ( 163 ) 57 - 64 1994.07

　View Summary

We propose a real-time multi-agent model for integrated recognition of scene and sound.We classify all agents into three groups:a hard-realtime group,a soft-realtime group and a planner. To satisfy time constraints,all agents can adjust quality of computation and each agent of a soft-realtime group is controlled by a planner.
An Extensible Server for Distributed Systems

風間一洋

全国大会講演論文集 42 5 - 6 1991.02

　View Summary

近年、コンピュータをネットワークで接続した分散環境は一般的に使用されるようになってきた。半面、分散システムの修正や機能追加は大規模になるほど大変な作業になり、異機種が混在するネットワークでは移植の必要性があるなど、分散システム開発は非常に困難である。従来のサーバシステムは、サーバ・クライアント間の通信はプロトコルという形で厳密に定められていて、サーバはあらかじめ決められた手続きしか実行できなかった。本稿では、分散プログラムのプロトタイピング環境として、特定の環境に依存せずに、動的な変更・拡張が可能であるサーバと通信プロトコルを提案し、分散システムに適用した場合の有効性を述べる。

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Awards & Honors

学生プレゼンテーション賞

Winner：山本悠統

2023.03 DEIM 2023 料理名を考慮したEncoder-Decoderモデルを用いた魅力的なレシピタイトルの生成
学生奨励賞

Winner：藤兼由生

2021.12 ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会グラフサイズの影響を受けにくい適応型RWCの提案
萌芽研究賞

Winner：嶋田恭助, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔, 桂井麻里衣

2020.11 ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会 Twitter上のarXivプレプリントに関する学術情報流通のキーパーソンの特性分析
研究科長表彰

Winner：髙木涼太

2020.03 システム工学研究科

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2020年3月19日，国内発表，指導学生の受賞
2019年学生研究賞

Winner：髙木涼太

2020.01 電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会（NLC）既知の単語の分散表現を用いた未知の複合語の分散表現の推定法

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1月20日，国内受賞，指導学生の受賞
クックパッド賞

Winner：奈須日向太, 風間一洋

2019.11 IDRユーザフォーラム2019 献立データのレシピカテゴリの組み合わせパターンによる献立推薦

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11月29日，国内受賞
企業賞（ポスター9/9発表分）・株式会社東芝賞

Winner：嶋田恭助

2019.09 WebDB Forum 2019 Twitterで言及されるarXiv論文の特性分析

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9月9日，国内受賞，指導学生の受賞
企業賞（口頭発表）のLegalForce賞

Winner：小林和央

2019.09 WebDB Forum 2019 学術情報検索における閲覧論文の文献種別による分析

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9月9日，国内受賞，指導学生の受賞
学生奨励賞

Winner：桐本宙輝

2017.12 電子情報通信学会データ工学研究会 (DE) レシピと調理動機の時間的特徴によるレシピ検索法の提案

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2017年12月22日，国内受賞，指導学生の受賞．
学生プレゼンテーション賞

Winner：桐本宙輝

2017.03 DEIM2017 レシピに関する時間的特徴を持つ言語表現の抽出法の検討

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指導学生の受賞
ステージ発表認定

Winner：風間一洋, 谷直樹, 榊剛史, 吉田光男

2016.12 ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会 NGA2015におけるユーザの情報収集と回遊行動の分析

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2016年12月12日，国内受賞，採択率23.8%
優秀賞

Winner：桐本宙輝, 風間一洋

2016.11 IDRユーザフォーラム2016 レシピ利用履歴の時間特性に基づいた時間表現によるレシピ検索法

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2016年11月30日，国内受賞
FIT奨励賞

Winner：伏見卓恭

2016.09 FIT 2016 ピボットを用いたK-medoidsクラスタリング高速化による大規模機能コミュニティ抽出

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2016年9月，国内受賞，共同研究者（筑波大学）の受賞
研究科長表彰

Winner：桐本宙輝

2016.03 システム工学研究科

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2017年3月22日，国内受賞，指導学生の受賞．
萌芽研究賞

Winner：風間一洋, 谷直樹, 榊剛史, 吉田光男

2015.11 ARG WI2研究会 NGA2015におけるユーザの情報収集と回遊行動の分析

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2015年11月27日，国内受賞，第7回研究会
第77回全国大会学生奨励賞

Winner：鈴木優伽

2015.03 情報処理学会回遊行動モデルに基づく重要観光スポット抽出法

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2015年3月，国内受賞，共同研究先（静岡県立大学）の指導学生の受賞
FIT奨励賞

Winner：加藤翔子

2014.09 FIT 2014 双対SR法によるTwitterデータの時空間バースト検出

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2014年9月，国内受賞，共同研究先（静岡県立大学）の指導学生の受賞
FIT奨励賞

Winner：伏見卓恭

2014.09 FIT 2014 メトリック空間オブジェクトを対象とした中心性指標の提案

　View Summary

2014年9月，国内受賞，共同研究先（静岡県立大学）の指導学生の受賞
2013年度研究会優秀賞

Winner：伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

2014.06 人工知能学会ノード機能からのネットワーク構造推定

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2014年6月13日，国内受賞
学生奨励賞

Winner：伏見卓恭

2013.11 WebDB Forum 2013 エゴセントリック情報からのネットワーク構造推定

　View Summary

2013年11月，国内受賞，共同研究先（静岡県立大学）の指導学生の受賞
学生奨励賞

Winner：小出明弘

2012.11 WebDB Forum 2012 デンドログラムを用いた震災時におけるMention・Hashtagツイートの利用傾向分析

　View Summary

共同研究先の指導学生の受賞
企業賞・ミクシィ賞

Winner：伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋, 松尾真人

2012.11 WebDB Forum 2012 個々のノードの視点に基づく機能コミュニティ抽出法

　View Summary

2012年11月21日，国内受賞
優秀論文賞

Winner：伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋, 松尾真人

2012.06 WebDB Forum 2012 個々のノードの視点に基づく機能コミュニティ抽出法

　View Summary

2012年11月21日，国内受賞
2011年度DBSJ論文

Winner：伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

2012.06 日本データベース学会ネットワーク機能コミュニティ抽出法の提案
第74回情報処理学会全国大会学生奨励賞

Winner：小出明弘

2012.03 情報処理学会 Twitterの@-messageで構成される成長ネットワークの分析

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共同研究先の学生の受賞
ポスター優秀賞

Winner：伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

2012 第9回ネットワーク生態学シンポジウム道路ネットワークでの機能コミュニティ抽出による地域特性分析

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2012年，国内受賞
優秀論文賞

Winner：伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

2011.11 WebDB Forum 2011 ネットワーク機能コミュニティ抽出法の提案
企業賞・ネクスト賞

Winner：伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

2011.11 WebDB Forum 2011 ネットワーク機能コミュニティ抽出法の提案
第13回論文賞

Winner：風間一洋, 佐藤進也, 斉藤和巳, 山田武士

2009.06 日本ソフトウェア科学会人間関係からの重なりを持つコミュニティ構造の抽出
第6回論文賞

Winner：風間一洋, 原田昌紀, 佐藤進也

2002.06 日本ソフトウェア科学会サーチエンジンの検索結果のマルチレベルグルーピングの評価

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Conference Activities & Talks

料理名を考慮したEncoder-Decoderモデルを用いた魅力的なレシピタイトルの生成

山本悠統, 風間一洋

DEIM 2023 2023.03.07
メディアの報道とソーシャルメディアの反応の時系列分析

井上大成, 中北雄大, 風間一洋, 吉田光男, 土方嘉徳

DEIM 2023 2023.03.06
キーフレーズを用いたニュースメディアの報道姿勢の違いの分析

中北雄大, 風間一洋, 吉田光男, 土方嘉徳

WebDB夏のワークショップ2022 2022.09.10
学術情報の閲覧時系列の素性に基づくユーザモデルによるランキング手法

宇川徹, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔, 桂井麻里衣

WebDB夏のワークショップ2022 2022.09.09
係り受け解析を用いたLDAのトピックの内容理解の支援

赤尾貴仁, 風間一洋

WebDB夏のワークショップ2022 2022.09.09
Strict Determination of Synonyms using Distributed Representation of Words and Heuristics

Aoto Suzuki, Kazuhiro Kazama

電子情報通信学会言語理解とコミュニケーション研究会 2022.03.07
感情とトピックに注目したメディアの報道姿勢の分析

中北雄大, 風間一洋, 吉田光男, 土方嘉徳

DEIM Forum 2022 2022.02.28
グラフサイズの影響を受けにくい適応型RWCの提案

藤兼由生, 風間一洋, 吉田光男, 土方嘉徳

第17回WI2研究会 2021.12.18
ツイートからの論争を招きやすいニュース記事の発見手法

藤兼由生, 風間一洋, 吉田光男, 土方嘉徳

第35回人工知能学会全国大会 2021.06.08
グラフの分極度によるマスメディアとTwitterユーザの意見の偏りの分析

藤兼由生, 風間一洋, 吉田光男, 土方嘉徳

DEIM 2021 2021.03.02
献立データのレシピカテゴリの組み合わせパターンによる献立推薦

奈須日向太, 風間一洋 [Invited]

IDRユーザフォーラム2020 2020.11.24
Twitter上のarXivプレプリントに関する学術情報流通のキーパーソンの特性分析

嶋田恭助, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔, 桂井麻里衣

第16回WI2研究会 2020.10.28
バーストを用いた論文の特性分析

小林和央, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔, 桂井麻里衣

第16回WI2研究会 2020.10.28
arXiv論文に対するTwitterでの言及行動タイプに関する予備調査

吉田光男, 嶋田恭助, 風間一洋, 佐藤翔

第34回人工知能学会全国大会 2020.06.09
単語の分散表現を用いたLDAのトピックラベリングと時系列可視化

大町凌弥, 風間一洋, 榊剛史

第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2020) 2020.03 日本データベース学会
学術情報検索における検索語を用いた論文の特性分析

小林和央, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔, 桂井麻里衣

第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2020) 2020.03 日本データベース学会
料理のアレンジに着目したレシピへのメタデータ付与手法

山本啓太, 奈須日向太, 風間一洋

第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2020) 2020.03 日本データベース学会
Twitter上のarXivからの学術情報流通に関する分析

嶋田恭助, 風間一洋, 吉田光男, 佐藤翔

第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2020) 2020.03 日本データベース学会
献立データのレシピカテゴリの組み合わせパターンによる献立推薦

奈須日向太, 風間一洋

IDRユーザフォーラム2019 2019.11 国立情報学研究所
料理アレンジに着目したレシピへのメタデータ付与手法

山本啓太, 奈須日向太, 風間一洋

IDRユーザフォーラム2019 2019.11 国立情報学研究所
学術情報検索における閲覧論文の分析

小林和央, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔

IDRユーザフォーラム2019 2019.11 国立情報学研究所
学術情報検索における閲覧論文の文献種別による分析

小林和央, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝, 佐藤翔

第12回Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum 2019) 2019.09 日本データベース学会
既知の単語の分散表現を用いた未知の複合語の分散表現の推定法

高木涼太, 風間一洋, 榊剛史

第15回テキストアナリティクス・シンポジウム 2019.09 電子情報通信学会
Twitterで言及されるarXiv論文の特性分析

嶋田恭助, 風間一洋, 吉田光男, 佐藤翔

第12回Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum 2019) 2019.09 日本データベース学会
代表ノード抽出による避難施設候補地の推定

伏見卓恭, 斉藤和巳池田, 風間一洋

第81回全国大会 2019.03 情報処理学会
災害時の道路閉塞を想定した道路ネットワークの空間分割

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

第122回数理モデル化と問題解決研究発表会 2019.03 情報処理学会
インターネット上の論文の閲覧行動と言及行動の関係の分析

小林和央, 風間一洋, 吉田光男, 大向一輝

第3回計算社会科学ワークショップ（CSSJ2019） 2019.03 計算社会科学研究会
単語の分散表現に基づく専門用語辞書の拡張法

高木涼太, 風間一洋, 榊剛史

第13回テキストアナリティクス・シンポジウム 2018.09 電子情報通信学会
グラフ連結性に基づく多様体上での頑健なクラスタリング手法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

第120回数理モデル化と問題解決研究発表会 2018.09 情報処理学会
単語2-gramに基づくマルチトピックグラフの可視化

久保侑哉, 風間一洋, 榊剛史

ネットワークが創発する知能研究会+ネットワーク生態学グループ合同研究会(JWEIN+NetEco2018) 2018.08 ソフトウェア科学会
単語2-gramに基づくマルチトピックグラフの可視化

久保侑哉, 風間一洋, 榊剛史

第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2018) 2018.03 日本データベース学会
ソーシャルメディア上の発言の同期性に基づく協調関係の抽出法

積田祥宜, 風間一洋

第12回テキストアナリティクス・シンポジウム 2018.02 電子情報通信学会
コミック中の発話タイミングに基づく人物相関図の作成手法

上野高士, 風間一洋

ARG 第11回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 2017.12 ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会
レシピと調理動機の時間的特徴によるレシピ検索法の提案

風間一洋

H29年度食メディア研究会勉強会 2017.12 電子情報通信学会
集合中心性ノードの媒介寄与度に基づくコミュニティ抽出

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

第116回数理モデル化と問題解決研究発表会 (MPS116) 2017.12 情報処理学会
レシピと調理動機の時間的特徴によるレシピ検索法の提案

桐本宙輝, 風間一洋

IDRユーザフォーラム2017 2017.12 国立情報学研究所
レシピと調理動機の時間的特徴によるレシピ検索法の提案

桐本宙輝, 風間一洋

データベース研究会＋データ工学研究会＋食メディア研究会 2017.12 電子情報通信学会
リンク切断に頑健な連結中心性とその高速計算法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

第115回数理モデル化と問題解決研究会 (MPS115) 2017.09 情報処理学会
機能クラスタ抽出高速化の一検討

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

第14回ネットワーク生態学シンポジウム (NetEco14) 2017.08 情報処理学会
一般化ピボットによるL1距離に基づくK-medoidsクラスタリングの高速化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第31回人工知能学会全国大会 2017.05 人工知能学会
東日本大震災時のツイートの単語2-gramに基づくトピックの可視化

久保侑哉, 風間一洋, 鳥海不二夫, 斉藤和巳

第31回人工知能学会全国大会 2017.05 人工知能学会全国大会
レシピに関する時間的特徴を持つ言語表現の抽出法の検討

桐本宙輝, 風間一洋

第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2017) 2017.03 日本データベース学会
NGA2015におけるユーザの情報収集と回遊行動の分析

風間一洋, 谷直樹, 榊剛史, 吉田光男 [Invited]

ARG 第9回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 2016.12 ARG Webインテリジェンスとインタラクション研究会
レシピ利用履歴の時間特性に基づいた時間表現によるレシピ検索法

桐本宙輝, 風間一洋

IDRユーザフォーラム 2016 2016.11 国立情報学研究所
回遊行動中心性によるスポット抽出

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第162回データベースシステム研究会 2016.10 情報処理学会
レシピ利用履歴の時間特性に基づいた時間表現によるレシピ検索法の提案

桐本宙輝, 風間一洋

第9回Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum 2016) 2016.09
メトリック空間オブジェクトに対する混合中心性，凝集中心性の提案

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第12回ネットワークが創発する知能研究会(JWEIN2016) 2016.09 日本ソフトウェア科学会
群れモデルに基づく意見形成ダイナミクスの分析

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第15回情報科学技術フォーラム (FIT2016) 2016.09
学術情報検索における検索熟練度を考慮したユーザ行動の分析

岡崎伸也, 風間一洋, 篠田孝祐, 大向一輝

第9回Webとデータベースに関するフォーラム(WebDB Forum 2016) 2016.09
群れモデルに基づくオピニオン形成の変化点検出

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第13回ネットワーク生態学シンポジウム 2016.08 情報処理学会
スポット情報を考慮した複合データ分類モデル

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第30回人工知能学会全国大会 2016.06 人工知能学会
Twitterにおける顔文字を用いた感情分析の検討

風間一洋, 水木栄, 榊剛史

第30回人工知能学会全国大会 2016.06 人工知能学会
グラフ構造に着目した評価文書の極座標可視化法

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

第30回人工知能学会全国大会 2016.06 人工知能学会
Twitterの位置情報付きツイートを利用したイベントにおけるユーザーの行動分析

中里主哉, 小林えり, 斉藤和巳, 風間一洋, 吉田光男

情報処理学会第78回全国大会 2016.03 情報処理学会
単語のコミュニティ性に基づいたクエリの関連語推薦

岡崎伸也, 風間一洋, 篠田孝祐, 大向一輝

第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2016) 2016.03 日本データベース学会
スポット情報組み込みモデルによる回遊行動データの分類

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

情報処理学会第78回全国大会 2016.03 情報処理学会
構造特性と意味特性を考慮した中心性指標の提案

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2016), 2016.03 日本データベース学会
Cookpadのつくれぽ数の時間変動に基づく類似レシピ抽出法の提案

桐本宙輝, 風間一洋

第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2016), 2016.03 日本データベース学会
重み付き回遊行動中心性による抽出スポットの安定性評価

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第2回とうかい観光情報学研究会 2016.02 観光情報学会
NGA2015におけるユーザの情報収集と回遊行動の分析

風間一洋, 谷直樹, 榊剛史, 吉田光男

ARG第4回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 2015.11 ARGWebインテリジェンスとインタラクション研究会
最尤推定による回遊行動モデリング

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第14回情報科学技術フォーラム (FIT2015) 2015.09 情報処理学会
ユーザー行動データによる回遊中心性の拡張

岩崎一輝, 鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第14回情報科学技術フォーラム (FIT2015) 2015.09 情報処理学会
ノード間の隣接関係を考慮したアノテーション法の提案

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

第11回ネットワークが創発する知能研究会(JWEIN2015) 2015.08 日本ソフトウェア科学会ネットワークが創発する知能研究会
最尤推定にもとづく回遊行動統計モデリング

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第11回ネットワークが創発する知能研究会(JWEIN2015) 2015.08 日本ソフトウェア科学会ネットワークが創発する知能研究会
分割データによる回遊行動変化の検出

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第12回ネットワーク生態学シンポジウム 2015.08 情報処理学会ネットワーク生態学研究会
ノード機能に着目した構造変化に対する影響度指標

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム(DICOMO2015) 2015.07 情報処理学会
隣接関係を考慮したノード群へのアノテーション付与

伏見卓, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

第12回ネットワーク生態学シンポジウム 2015.07 情報処理学会ネットワーク生態学研究会
最尤推定によるユーザ行動分析

鈴木優伽, 斉藤和巳, 風間一洋

第12回観光情報学会全国大会 2015.06 観光情報学会
移動速度条件を考慮したジオタグ付きツイートからの交通路の抽出と分析

谷直樹, 風間一洋, 榊剛史, 吉田光男, 斉藤和巳

ARG 第4回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 2015.06 ARG WI2研究会
東日本大震災時のツイートのトピック系列の可視化と分析

北田剛士, 風間一洋, 榊剛史, 鳥海不二夫, 栗原聡, 篠田孝祐, 野田五十樹, 斉藤和巳

第29回人工知能学会全国大会 2015.05 人工知能学会
災害情報基盤構築に向けた地理情報リソースの整備

榊剛史, 大谷昭成, 鳥海不二夫, 吉田光男, 風間一洋, 篠田孝祐, 栗原聡, 野田五十樹

第29回人工知能学会全国大会 2015.05 人工知能学会
マルチエージェント型情報拡散モデル(AIDM)の妥当性の検証

池田圭佑, 岡田佳之, 鳥海不二夫, 榊剛史, 風間一洋, 野田五十樹, 諏訪博彦, 篠田孝祐, 栗原聡

第29回人工知能学会全国大会 2015.05 人工知能学会
位置情報付きツイートから抽出した交通路の評価

谷直樹, 風間一洋, 榊剛史, 吉田光男

第29回人工知能学会全国大会 2015.05 人工知能学会
ソフトクラスタリングを用いた災害情報の分類

馬場正剛, 鳥海不二夫, 榊剛史, 篠田孝祐, 栗原聡, 風間一洋, 野田五十樹, 大橋弘忠

第29回人工知能学会全国大会 2015.05 人工知能学会
PageRank収束曲線を用いたコミュニティ特性の定量化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋, 佐藤哲司

第29回人工知能学会全国大会 2015.05 人工知能学会
Twitterのトピック変遷の可視化法の提案

北田剛士, 風間一洋, 榊剛史, 鳥海不二夫, 栗原聡, 篠田孝祐, 野田五十樹, 斉藤和己

第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2015) 2015.03 日本データベース学会
ジオタグ付きツイートを用いた交通路の抽出

谷直樹, 風間一洋, 榊剛史, 吉田光男

第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2015) 2015.03 日本データベース学会
回遊行動モデルに基づく重要観光スポット抽出法

鈴木優伽, 伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第77回全国大会 2015.03 情報処理学会
PageRank収束曲線を用いたネットワーク構造変化の定量化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋, 佐藤哲司

第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2015), 2015.03 日本データベース学会
PageRank収束曲線を用いたノード多様性の定量化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第77回全国大会 2015.03 情報処理学会
固有ベクトル法による類似文書抽出

加藤翔子, 斉藤和巳, 風間一洋

第6回テキストマイニング・シンポジウム 2015.02 電子情報通信学会
人気度を考慮した重要観光スポット抽出手法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 武藤伸明, 池田哲夫, 風間一洋

第11回ネットワーク生態学シンポジウム 2014.09 情報処理学会ネットワーク生態学研究グループ
双対SR法によるTwitterデータの時空間バースト検出

加藤翔子, 斉藤和巳, 風間一洋

第13回情報科学技術フォーラム 2014.09 電子情報通信学会
多項分布変化点検出法によるTwitter上のユーザ動向分析

藤野まり菜, 加藤翔子, 斉藤和巳, 風間一洋

第13回情報科学技術フォーラム 2014.09 電子情報通信学会
メトリック空間オブジェクトを対象とした中心性指標の提案

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第13回情報科学技術フォーラム 2014.09 電子情報通信学会
双対SR法による時空間バースト検出

加藤翔子, 斉藤和巳, 風間一洋

第10回ネットワークが創発する知能研究会(JWEIN 2014) 2014.08 日本ソフトウェア科学会
道路ネットワークに対する実距離を用いた中心性指標の提案と応用

伏見卓恭, 斉藤和巳, 武藤伸明, 池田哲夫, 風間一洋

第10回ネットワークが創発する知能研究会(JWEIN2014) 2014.08 日本ソフトウェア科学会
Twitter上で拡散された災害情報の非言語的分類手法の提案

馬場正剛, 鳥海不二夫, 榊剛史, 篠田孝祐, 栗原聡, 風間一洋, 野田五十樹, 大橋弘忠

第10回ネットワークが創発する知能研究会(JWEIN 2014) 2014.06 日本ソフトウェア科学会
単語共起関係と共著関係を利用した論文探索システムの提案

風間一洋, 石橋和樹, 篠田孝祐, 栗原聡

ARG 第4回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 2014.05 Webインテリジェンスとインタラクション研究会
単語のコミュニティ性に基づいた専門用語の抽出

石橋和樹, 南出直樹, 風間一洋, 篠田孝祐

第28回人工知能学会全国大会 2014.05 人工知能学会
部分情報からの連結性を保証したネットワーク構造推定

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第28回人工知能学会全国大会 2014.05 人工知能学会
災害情報の分類の妥当性の評価

馬場正剛, 鳥海不二夫, 榊剛史, 篠田孝祐, 栗原聡, 風間一洋, 野田五十樹, 大橋弘忠

第28回人工知能学会全国大会 2014.05 人工知能学会
情報拡散における重要人物の推定

鳥海不二夫, 榊剛史, 吉田光男, 篠田孝祐, 栗原聡, 風間一洋, 野田五十樹

第28回人工知能学会全国大会 2014.05 人工知能学会
Twitterのイベントの因果関係の分析

風間一洋, 鳥海不二夫, 榊剛史, 栗原聡, 篠田孝祐, 野田五十樹

第28回人工知能学会全国大会 2014.05 人工知能学会
マルチエージェント型情報拡散モデル(AIDM)の提案

池田圭佑, 岡田佳之, 榊剛史, 鳥海不二夫, 風間一洋, 野田五十樹, 篠田孝祐, 諏訪博彦, 栗原聡

第28回人工知能学会全国大会 2014.05 人工知能学会
災害情報基盤構築に向けたテキストデータからの地理情報抽出システム

榊剛史, 原久美子, 吉田光男, 鳥海不二夫, 篠田孝祐, 栗原聡, 風間一洋, 野田五十樹

第28回人工知能学会全国大会 2014.05 人工知能学会
ノード属性を用いた特徴的リンク傾向分析

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第76回全国大会 2014.03 情報処理学会
多重有向コア抽出法によるTwitterデータの震災時と通常時の特性比較

加藤翔子, 斉藤和巳, 風間一洋, 佐藤哲司

第76回全国大会 2014.03 情報処理学会
マルチエージェン卜型拡張SIRモデルを用いた情報拡散シミュレーションの評価

池田圭佑, 岡田佳之, 榊剛史, 鳥海不二夫, 篠田孝祐, 風間一洋, 野田五十樹, 諏訪博彦, 栗原聡

第173回知能システム研究会 2014.01 情報処理学会
ABMに基づく情報拡散シミュレーション

池田圭佑, 岡田佳之, 榊剛史, 鳥海不二夫, 篠田孝祐, 風間一洋, 野田五十樹, 諏訪博彦, 栗原聡

第172回知能システム研究会 2013.11 情報処理学会
Twitterにおける震災前後の状況の分析

風間一洋

工学研究シーズ合同発表会 2013.11 大阪府立大学・和歌山大学
ノード機能からのネットワーク構造推定

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

第100回知識ベースシステム研究会 2013.10 人工知能学会
ツイートデータからのイベントの因果関係の抽出法

風間一洋, 鳥海不二夫, 榊剛史, 栗原聡, 篠田孝祐, 野田五十樹

第5回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会 2013.10 人工知能学会
出現ツイート群の類似度に基づくトレンドワードのタイムライン可視化

佐藤杏奈, 伏見卓恭, 大久保誠也, 斉藤和巳, 風間一洋

第10回ネットワーク生態学シンポジウム合宿 2013.09 情報処理学会
東日本大震災時のツイートデータからのイベントの因果関係の抽出

風間一洋, 高橋公海, 鳥海不二夫, 榊剛史, 篠田孝祐, 栗原聡, 野田五十樹

第27回全国大会 2013.06 人工知能学会
拡張SIRモデルによるTwitterでのデマ拡散過程の解析

岡田佳之, 榊剛史, 鳥海不二夫, 篠田孝祐, 風間一洋, 野田五十樹, 沼尾正行, 栗原聡

第27回全国大会 2013.06 人工知能学会
ネットワーク構造に基づく災害情報の分類

鳥海不二夫, 篠田孝祐, 榊剛史, 風間一洋, 栗原聡, 野田五十樹

第27回全国大会 2013.06 人工知能学会
ソーシャルメディアを用いた局所地域における異常検知手法の提案

榊剛史, 松尾豊, 鳥海不二夫, 篠田孝祐, 栗原聡, 風間一洋, 野田五十樹

第27回全国大会 2013.06 人工知能学会
ネットワークコミュニティの特性を用いたメタクラスタリング

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

JWEIN2013 2013
情報拡散影響度に基づく機能コミュニティ抽出法

伏見卓恭, 斉藤和巳, 池田哲夫, 風間一洋

第27回全国大会 2013 人工知能学会
NGA2015におけるユーザの情報収集と回遊行動の分析

風間一洋, 谷直樹, 榊剛史, 吉田光男

ARG 第4回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 2013 ARG WI2研究会

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Research Exchange

第4回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

2023.05
第27回ネットワーク科学勉強会

2023.05
OUGライフサイエンス分科会

2023.04
第26回ネットワーク科学勉強会

2023.04
NLP2023

2023.03
DEIM2023

2023.03
第3回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

2023.03
2022年度AIPシンポジウム成果報告会

2023.03
第2回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

2023.02
第17回WI2研究会

2022.12
IDRユーザフォーラム2021

2022.11
ABCSS2022

2022.11
JSAI2022

2022.06
NLP2022

2022.03
基盤研究(B)(一般)報道・議論の視点に着目した情報獲得支援に関する研究

2022.03

　Joint research
CSSJ 2022

2022.03
2022年3月NLC研究会

2022.03
DEIM2022

2022.03
基盤研究(B)(一般)利用者の研究練度に応じた多様な観点を統合する学術情報システム

2021.12

　Joint research
基盤研究(B)(一般)報道・議論の視点に着目した情報獲得支援に関する研究

2021.12

　Joint research
WI-IAT 2021

2021.12

　International research exchanges
基盤研究(B)(一般)報道・議論の視点に着目した情報獲得支援に関する研究

2021.10

　Joint research
第18回テキストアナリティクス・シンポジウム

2021.09
NTCIR-16 QA Lab-PoliInfo-3 第4回オンライン説明会

2021.08

　Other project
第11回ネットワーク科学勉強会

2021.07
ARG 「Webインテリジェンスとインタラクション」セミナー #1

2021.07
AIチャットbot技術の最前線

2021.07
第10回ネットワーク科学勉強会

2021.06
基盤研究(B)(一般)報道・議論の視点に着目した情報獲得支援に関する研究

2021.06

　Joint research
第9回ネットワーク科学勉強会

2021.05
第5-2回講義 Web情報検索

2021.04
第8回ネットワーク科学勉強会

2021.04
第7回ネットワーク科学勉強会

2021.03
第4回ネットワーク科学勉強会

2020.11
第16回WI2研究会

2020.11
WebDB Forum 2017

2017.09
SIGIR 2017

2017.08
JWEIN 2017

2017.07

-

2017.08
SoC2017

2017.06
JSAI 2017

2017.05
DEIM 2017

2017.03
IPSJ 2017

2017.03
NLP 2017

2017.03
データ工学研究会・食メディア研究会

2016.12
第9回WI2研究会

2016.12
IDRユーザフォーラム2016

2016.11
JSAI合同研究会2016

2016.11
WebDB Forum 2016

2016.09
JWEIN 2016

2016.08
第13回ネットワーク生態学シンポジウム

2016.08
第7回ソーシャルコンピューティングシンポジウム

2016.06
JSAI 2016

2016.05
DEIM 2016

2016.02
第8回テキストマイニングシンポジウム

2016.02
第7回研究会

2015.11
WebDB Forum 2015

2015.11
第12回ネットワーク生態学シンポジウム

2015.08
第98回人工知能基本問題研究会

2015.08
SoC 2015

2015.06
第6回WI2研究会

2015.06
JSAI 2015

2015.05
JSAI 2014

2014.05
DEIM 2014

2014.03
第4回テキストマイニング・シンポジウム

2014.02
WebDB Forum 2013

2013.11
ネットワーク生態学シンポジウム夏合宿

2013.09
JWEIN 2013

2013.08

-

2013.09
JSAI 2013

2013.06
第2回WI2研究会

2013.05
DEIM 2013

2013.03
第9回ネットワーク生態学シンポジウム

2012.12
WebDB Forum 2012

2012.11
報処理学会連続セミナー

2012.10

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KAKENHI

パーソナルネットワークを用いた説明可能な推薦システムに関する研究

2023.04

-

2027.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(B) Co-investigator
学術情報の早期評価のための指標統合

2023.04

-

2027.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(B) Co-investigator
報道・議論の視点に着目した情報獲得支援に関する研究

2021.04

-

2025.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(B) Principal investigator
利用者の研究練度に応じた多様な観点を統合する学術情報システム

2019.04

-

2023.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(B) Co-investigator
大規模空間ネットワークのネットワーク分析に関する研究

2017.04

-

2020.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(B) Principal investigator
凝縮性に基づく有用単語群の検出と構造化技術の構築

2015.04

-

2018.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(C) Co-investigator
ソーシャルメディアにおける時空間コミュニティの抽出

2014.04

-

2017.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(C) Principal investigator
系の安定化に基づくレジリエント社会コミュニケーション技術の開発

2012.04

-

2015.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(B) Co-investigator
階層付きモチーフ・パターン分析によるネットワークの類型化

2011.04

-

2015.03

Grant-in-Aid for Scientific Research(C) Co-investigator

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Instructor for open lecture, peer review for academic journal, media appearances, etc.

Reviewer

2023.02.19

-

2023.06.19

Journal of Computational Social Science (Springer)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
査読者

2023.02.07

-

2023.03.04

情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用（TOM）

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読者
Program Committee

2022.10.21

-

2023.03.23

WebSci 2023

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Comittee
査読委員

2022.06.09

-

2023.06.07

電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

論文の査読．
Program Committee

2022.04.23

-

2022.10.21

SocInfo 2022

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committeeのメンバー．
Program Committee

2022.01.14

-

2022.06.29

WebSci 2022

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Comittee
査読委員

2021.06

-

2022.06

電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員,任期:2020年6月4日〜2021年6月2日
査読者

2021.02.12

-

2021.04.12

情報処理学会論文誌：トランザクションデジタルプラクティス（TDP）

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読者
Program Committee

2021.01.26

-

2021.07.31

IC2S2 2021

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee

2021.01.15

-

2021.06.25

WebSci 2021

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Comittee
査読者

2020.10.01

-

2020.11.05

情報処理学会論文誌：データベース（TOD-89）

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読者
Reviewer

2020.08.11

-

2020.09.08

New Generation Computing (Springer)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
査読者

2020.07.03

-

2020.07.31

情報処理学会論文誌：データベース（TOD-88）

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読者
査読者

2020.06.13

-

2020.07.16

人工知能学会論文誌

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読者
査読委員

2020.06

-

2021.06

電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員,任期:2020年6月4日〜2021年6月2日
モニタ

2020.04.01

-

2021.03.31

情報処理学会

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会誌およびデジタルプラクティスのモニタ

会誌およびデジタルプラクティスのモニタ
Program Committee

2020.02.28

-

2020.10.09

SocInfo 2020

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee

2020.01.23

-

2020.07.20

IC2S2 2020

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
査読者

2020.01.08

-

2020.03.13

情報処理学会論文誌：データベース（TOD-86）

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読者
リクルートテクノロジーズ・櫻井　一貴氏講演会

2020.01

風間研究室

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公開講座・講演会の企画・講師等

リクルートのサービスを企画・研究・開発・運用し続けて得た貴重な経験談,日付:31日
Program Committee

2019.10

-

2020.03

SMSociety20

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
査読委員

2019.06

-

2020.06

電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員,任期:2019年6月6日〜2020年6月3日
Program Committee

2019.03

-

2019.11

SocInfo 2019

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Reviewer

2019.02

-

2019.03

The Journal of Web Science

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
Program Committee

2019.01

-

2019.09

European Symposium on Computational Social Science (#eurocss)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee

2019.01

-

2019.07

IC2S2 2019

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee

2018.10

-

2019.07

SMSociety19

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
査読者

2018.07

-

2018.08

情報処理学会論文誌

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読者
査読委員

2018.06

-

2019.06

電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

　View Details

学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員,任期:2018年6月7日〜2019年6月6日
Program Committee

2018.06

-

2018.09

European Symposium on Computational Social Science (#eurocss)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Reviewer

2018.06

-

2018.07

New Generation Computing (Springer)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
特集「料理情報の知的処理」担当編集委員

2018.05

-

2019.01

人工知能学会誌 34(1)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

特集「料理情報の知的処理」担当編集委員
プログラム委員

2018.04

-

2018.09

JWEIN 2018

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

プログラム委員
Reviewer

2018.04

-

2018.05

New Generation Computing (Springer)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
査読者

2018.04

-

2018.05

情報教育ジャーナル

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読者
Reviewer

2018.02

-

2018.04

Journal of Computational Social Science (Springer)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
IPA未踏公募説明会

2018.02

ネットワーク情報学メジャー

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公開講座・講演会の企画・講師等

IPA未踏の公募に関する説明会と招待講演,日付:13日
Program Committee

2018.01

-

2018.07

IC2S2 2018

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee

2017.12

-

2018.09

SocInfo 2018

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Reviewer

2017.11

-

2018.05

New Generation Computing (Springer)

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
Program Committee

2017.07

-

2017.11

eurosymposium17

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
査読委員

2017.06

-

2018.05

電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員
プログラム委員

2017.06

-

2017.08

JWEIN 2017

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

プログラム委員
Program Committee

2017.04

-

2017.09

SocInfo 2017

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Comittee

2017.01

-

2017.07

IC2S2 2017

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Comittee
査読委員

2016.06

-

2019.05

情報処理学会論文誌「デジタルプラクティス」，情報処理学会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員
Program Committee

2016.02

-

2016.12

SocInfo 2016

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee

2016.02

-

2016.05

WEIN 2016

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee

2015.08

-

2015.12

DOCMAS/WEIN-2015

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee

2015.07

-

2015.12

SocInfo 2015

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
査読委員

2015.06

-

2016.05

電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員
委員

2014.10

-

2015.06

2014年度論文賞選定ワーキンググループ（TOD）

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

委員
編集委員

2014.06

-

2018.06

人工知能学会編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

編集委員,任期:4年
査読委員

2014.06

-

2016.03

電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員
編集委員

2014.04

-

2018.03

情報処理学会論文誌データベース　トランザクション編集委員会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

編集委員
Program Committee

2014.03

-

2014.11

SocInfo 2014

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee
Program Committee Member

2013.12

-

2014.05

WEIN 2014

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee Member
Reviewer of Research Project

2013.12

-

2014.02

Austrian Science Fund

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer of Research Project
Track Programme Committee Member

2013.11

-

2014.04

WWW 2014 PhD Symposium

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Track Programme Committee Member
Reviewer

2013.11

-

2014.04

Neurocomputing

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
Reviewer

2013.11

-

2013.12

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Reviewer
プログラム委員

2013.07

-

2013.09

JWEIN 2013

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

プログラム委員
査読委員

2013.06

-

2016.05

情報処理学会論文誌「デジタルプラクティス」，情報処理学会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員
Program Committee Member

2013.05

-

2013.11

SocInfo 2013

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

Program Committee Member
講演「ソーシャルネットワークを科学する」

2013.05

北陸先端大学院大学

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公開講座・講演会の企画・講師等

ソーシャルネットワーク分析の紹介,日付:24日
講演「Webマイニングとソーシャルメディア」

2013.04

大阪市立大学創造都市研究科都市情報学専攻情報システム創成分野

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公開講座・講演会の企画・講師等

Webマイニングとソーシャルメディア分析についての研究を紹介した．,日付:10月8日
情報処理学会連続セミナー2012，第4回「ソーシャルメディアの大規模ネットワーク分析」

2012.04

情報処理学会

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公開講座・講演会の企画・講師等

コーディネータ,日付:2012年10月10日
査読委員

2011.04

-

2013.05

情報処理学会　情報処理学会論文誌「デジタルプラクティス」，情報処理学会

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

査読委員
常任査読委員

2010.04

-

Now

電子情報通信学会　和文論文誌

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学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

常任査読委員

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Committee member history in academic associations, government agencies, municipalities, etc.

副査

2023.01.07

2022年度土方研究室卒論発表会

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国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

副査
代表会員

2021.04.01

-

2022.03.31

日本ソフトウェア科学会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

社員総会の参加・決議．
コメンテータ

2020.07.11

土方ゼミプログラミング自由課題発表会

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国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

コメンテータ
コメンテータ

2019.12.14

土方ゼミ研究演習I中間発表会

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国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

コメンテータ
委員

2019.02

-

2019.03

静岡県立大学教員採用等に係る資格審査委員会

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国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

委員,任期:2019年2月～2019年3月
コメンテータ

2018.12.18

土方ゼミ中間発表会

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国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

コメンテータ
理事

2017.06

-

2021.05

日本ソフトウェア科学会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

企画担当,任期:4年
論文審査の副査

2017.06

静岡県立大学博士論文の中間審査

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国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

論文審査の副査,任期:2017年６月～
代議員

2017.04

-

2020.03

人工知能学会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員
副査

2017.01

静岡県立大学博士論文の最終審査

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国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

副査
副査

2016.07

静岡県立大学博士論文の中間審査

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国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

副査
幹事

2016.04

-

Now

日本ソフトウェア科学会ネットワークが創発する知能研究会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員
現地幹事

2015.08

人工知能学会人工知能基本問題研究会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

第98回人工知能基本問題研究会の運営
代表会員

2015.04

-

2016.03

日本ソフトウェア科学会

　View Details

学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員
運営委員

2013.04

-

Now

情報処理学会　ネットワーク生態学研究会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員
専門委員

2013.04

-

2020.03

電子情報通信学会データ工学研究専門委員会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員
代表会員

2013.04

-

2014.03

日本ソフトウェア科学会

　View Details

学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員
連続セミナー2012第4回「ソーシャルメディアの大規模ネットワーク分析」コーディネータ

2012.04

-

2012.10

情報処理学会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

情報処理学会連続セミナー2012
専門委員

2011.04

-

Now

人工知能学会データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員
委員

2011.04

-

Now

情報処理学会情報規格調査会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員,任期:SC22 C#, CLI SG
オーガナイザ

2009.04

-

2018.03

人工知能学会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

全国大会オーガナイズドセッション「ネットワークが創発する知能」の企画・運営
幹事

2009.04

-

2012.03

情報処理学会ネットワーク生態学研究会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員
プログラム委員

2005.04

-

Now

日本ソフトウェア科学会ネットワークが創発する知能研究会

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学協会、政府、自治体等の公的委員

学協会、政府、自治体等の公的委員

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