2025/05/20 更新

写真a

カザマ　カズヒロ
風間　一洋
所属
システム工学部 情報学領域
職名
教授
兼務
学術情報センター（センター長）
emailアドレス
emailアドレス
外部リンク

学位

  • 博士（情報学）   2005年

  • 工学修士   1988年

  • 工学学士   1985年

研究分野

  • 情報通信 / ウェブ情報学、サービス情報学

【学部】授業等（実験、演習、卒業論文指導、卒業研究、課題研究を含む）

  • 2024年度   卒業研究（NI)   専門教育科目

  • 2024年度   ネットワーク情報学演習   専門教育科目

  • 2024年度   データベース   専門教育科目

  • 2023年度   卒業研究（NI・後期）   専門教育科目

  • 2023年度   ネットワーク情報学演習   専門教育科目

  • 2023年度   卒業研究（NI)   専門教育科目

  • 2023年度   アルゴリズム演習   専門教育科目

  • 2023年度   データベースアーキテクチャ   専門教育科目

  • 2022年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2022年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2022年度   現代システム工学概論Ｂ   専門教育科目

  • 2022年度   ネットワーク情報学演習   専門教育科目

  • 2022年度   データベースアーキテクチャ   専門教育科目

  • 2022年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2022年度   アルゴリズム演習   専門教育科目

  • 2021年度   ネットワーク情報学演習   専門教育科目

  • 2021年度   データベースアーキテクチャ   専門教育科目

  • 2021年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2021年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2021年度   現代システム工学概論Ｂ   専門教育科目

  • 2021年度   アルゴリズム演習   専門教育科目

  • 2020年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2020年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2020年度   現代システム工学概論Ｂ   専門教育科目

  • 2020年度   アルゴリズム演習   専門教育科目

  • 2020年度   ネットワーク情報学演習   専門教育科目

  • 2020年度   データベースアーキテクチャ   専門教育科目

  • 2019年度   現代システム工学概論Ⅱ   専門教育科目

  • 2019年度   ネットワーク情報学演習   専門教育科目

  • 2019年度   データベースアーキテクチャ   専門教育科目

  • 2019年度   アルゴリズム演習Ⅰ   専門教育科目

  • 2018年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2018年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2018年度   ネットワーク情報学演習   専門教育科目

  • 2018年度   データベースアーキテクチャ   専門教育科目

  • 2018年度   アルゴリズム演習Ⅰ   専門教育科目

  • 2017年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2017年度   現代システム工学概論Ⅱ   専門教育科目

  • 2017年度   データベースアーキテクチャ   専門教育科目

  • 2017年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2017年度   アルゴリズム演習Ⅰ   専門教育科目

  • 2016年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2016年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2016年度   データベースアーキテクチャ   専門教育科目

  • 2016年度   アルゴリズム演習Ⅰ   専門教育科目

  • 2015年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2015年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目

  • 2015年度   アルゴリズム演習Ⅰ   専門教育科目

  • 2015年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2015年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2015年度   データベース   専門教育科目

  • 2014年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2014年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2014年度   アルゴリズム演習Ⅰ   専門教育科目

  • 2014年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2014年度   データベース   専門教育科目

  • 2014年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2014年度   情報通信システムのしくみ   教養教育科目

  • 2013年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2013年度   卒業研究   専門教育科目

  • 2013年度   アルゴリズム演習Ⅰ   専門教育科目

  • 2013年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2013年度   データベース   専門教育科目

  • 2013年度   情報通信システム入門セミナー   専門教育科目

  • 2013年度   情報通信システムのしくみ   教養教育科目

  • 2013年度   基礎教養セミナー   教養教育科目

  • 2012年度   情報通信システム演習   専門教育科目

  • 2012年度   データベース   専門教育科目

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【学部】サテライト科目

  • 2013年度   海南高等学校SSH特設課外授業   教養教育科目

【大学院】授業等

  • 2024年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2024年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2024年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2024年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2024年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2024年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2024年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2024年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2024年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2024年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2024年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2024年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2024年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2024年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2024年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2024年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2024年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2024年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2024年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2024年度   認知科学特論   博士前期

  • 2023年度   システム工学研究ⅡＢ（システム知能）   博士前期

  • 2023年度   システム工学研究ⅡＡ（システム知能）   博士前期

  • 2023年度   システム工学研究ⅠＢ（システム知能）   博士前期

  • 2023年度   システム工学研究ⅠＡ（システム知能）   博士前期

  • 2023年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2023年度   システム工学講究ⅡＢ（システム知能）   博士前期

  • 2023年度   システム工学講究ⅡＡ（システム知能）   博士前期

  • 2023年度   システム工学講究ⅠＢ（システム知能）   博士前期

  • 2023年度   システム工学講究ⅠＡ（システム知能）   博士前期

  • 2023年度   認知科学特論   博士前期

  • 2023年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2023年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2023年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2023年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2023年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2023年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2022年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2022年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2022年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2022年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2022年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2022年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2022年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2022年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2022年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2022年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2022年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2022年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2022年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2022年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2021年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2021年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2021年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2021年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2021年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2021年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2021年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2021年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2021年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2021年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2021年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2021年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2021年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2021年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2020年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2020年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2020年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2020年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2020年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2020年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2020年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2020年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2020年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2020年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2020年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2020年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2020年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2020年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2019年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2019年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2019年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2019年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2019年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2019年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2019年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2019年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2019年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2019年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2019年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2019年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2019年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2019年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2019年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2018年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2018年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2018年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

  • 2018年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2018年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2018年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2018年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2018年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2018年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2018年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2018年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2018年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2017年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2017年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期

  • 2017年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2017年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2017年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2017年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2017年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2017年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2017年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2017年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2017年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2017年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2017年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2016年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2016年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期

  • 2016年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2016年度   システム工学特別研究   博士後期

  • 2016年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2016年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期

  • 2016年度   システム工学研究ⅡＢ   博士前期

  • 2016年度   システム工学研究ⅡＡ   博士前期

  • 2016年度   システム工学研究ⅠＢ   博士前期

  • 2016年度   システム工学研究ⅠＡ   博士前期

  • 2016年度   システム工学講究ⅡＢ   博士前期

  • 2016年度   システム工学講究ⅡＡ   博士前期

  • 2016年度   システム工学講究ⅠＢ   博士前期

  • 2016年度   システム工学講究ⅠＡ   博士前期

  • 2016年度   ネットワーク情報論   博士前期

  • 2015年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2015年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2015年度   システム工学特別研究   その他

  • 2015年度   システム工学講究ⅡＡ   その他

  • 2015年度   システム工学講究ⅠＡ   その他

  • 2015年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2015年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2015年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   その他

  • 2015年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2015年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2015年度   システム工学特別研究   その他

  • 2015年度   システム工学講究ⅡＢ   その他

  • 2015年度   システム工学講究ⅠＢ   その他

  • 2015年度   システム工学研究ⅡＢ   その他

  • 2015年度   システム工学研究ⅠＢ   その他

  • 2015年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   その他

  • 2014年度   システム工学特別研究   その他

  • 2014年度   システム工学特別研究   その他

  • 2014年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2014年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2014年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2014年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅡＢ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅠＢ   その他

  • 2014年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅡＢ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅡＡ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅠＢ   その他

  • 2014年度   システム工学講究ⅠＡ   その他

  • 2013年度   システム工学特別研究   その他

  • 2013年度   システム工学特別研究   その他

  • 2013年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2013年度   システム工学特別講究Ⅱ   その他

  • 2013年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2013年度   システム工学特別講究Ⅰ   その他

  • 2013年度   システム工学研究ⅡＢ   その他

  • 2013年度   システム工学研究ⅡＡ   その他

  • 2013年度   システム工学研究ⅠＢ   その他

  • 2013年度   システム工学研究ⅠＡ   その他

  • 2013年度   システム工学講究ⅡＢ   その他

  • 2013年度   システム工学講究ⅡＡ   その他

  • 2013年度   システム工学講究ⅠＢ   その他

  • 2013年度   システム工学講究ⅠＡ   その他

  • 2012年度   システム工学講究IB・IIB   博士前期

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【大学院】サテライト科目

  • 2020年度   現代社会における知的情報通信システム   その他

論文

  • 公開直後のarXivプレプリントの将来的な被引用数予測

    前山 皓亮, 風間 一洋, 吉田 光男, 佐藤 翔, 大波 純一

    人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  133   17 - 24   2024年12月

    DOI

  • 特集：「地理空間データを利活用した研究の展望」特集「地理空間データを利活用した研究の展望」にあたって

    伏見 卓恭, 風間 一洋

    人工知能 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  39 ( 4 ) 442 - 443   2024年07月

    DOI

  • 論文のオルトメトリクスに関するバースト特性分析

    小林 和央, 風間 一洋, 吉田 光男, 大向 一輝, 佐藤 翔, 桂井 麻里衣

    電子情報通信学会論文誌D ( The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers )  J105-D ( 5 ) 310 - 321   2022年05月  [査読有り]

    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年12月  [査読有り]

  • 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年10月  [査読有り]

  • 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

    伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 池田 哲夫, 風間 一洋

    人工知能学会論文誌 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  34 ( 5 ) F-wd12_1 - 11   2020年01月  [査読有り]

    　概要を見る

    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

  • Community extraction method of road networks based on betweenness con-tribution

    Takayasu Fushimi, Kazumi Saito, Tetsuo Ikeda, Kazuhiro Kazama

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence ( Japanese Society for Artificial Intelligence )  35 ( 1 )   2020年

    　概要を見る

    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 fc-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. Further-more. 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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年08月  [査読有り]

    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年12月  [査読有り]

    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年07月  [査読有り]

    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年05月  [査読有り]

  • 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年01月  [査読有り]

  • 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年12月  [査読有り]

    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年06月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年

    　概要を見る

    <p>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．</p>

    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年  [査読有り]

    　概要を見る

    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.

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  • 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年  [査読有り]

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    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.

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  • 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

    情報処理学会論文誌：データベース   9 ( 4 ) 11 - 16   2016年12月  [査読有り]

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    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年09月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年08月  [査読有り]

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  • 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年08月  [査読有り]

  • 複雑ネットワークの機能コミュニティ構造の可視化

    伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    可視化情報学会誌 ( 社団法人 可視化情報学会 )  36 ( 141 ) 68-74 - 20   2016年04月  [招待有り]

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    本稿では，複雑な構造を有するネットワークの特徴や機能を視覚的に明らかにするために，従来とは異なる視点のコミュニティを抽出し，コミュニティごとに色分けしてノードを可視化するフレームワークについて解説する．ネットワークを構成する各ノードはそれぞれ固有の機能や役割を有し，他のノードと相互に影響を及ぼし合っている．本稿では，従来の密結合しているノード群としてのコミュニティとは異なり，類似の機能を有するノード群を機能コミュニティと称し抽出する．具体的には，PageRankモデルにより得られるスコアの収束曲線をノードの機能を表現するベクトルとして構築し，ベクトル間の類似度によりノード群を分類する．このフレームワークを人工ネットワークに適用することで機能コミュニティの性質を示すとともに，Webのハイパーリンクネットワーク，道路網に適用し，実データにおける抽出されたノード機能が妥当なものかについて確認する．

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  • 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年01月  [査読有り]

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    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.

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  • 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年

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  • 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年  [査読有り]

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    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.

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  • 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年12月  [査読有り]

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    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.

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  • 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年11月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年04月  [査読有り]

  • 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年02月  [査読有り]

  • 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年02月  [査読有り]

  • 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 ( The Japanese Society for Artificial Intelligence )  30 ( 6 ) 703 - 712   2015年

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    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.

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  • 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年

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    <p>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</p>

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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年  [査読有り]

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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年12月  [査読有り]

    DOI

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年08月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

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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年01月  [査読有り]

  • 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年

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    <p>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．</p>

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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年  [査読有り]

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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年  [査読有り]

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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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  • 実距離を考慮した重要観光スポットの抽出

    伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 武藤 伸明, 池田 哲夫, 風間 一洋

    人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  102   6 - 6   2014年

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    <p>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.</p>

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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年11月  [査読有り]

  • 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年11月  [査読有り]

  • 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年11月  [査読有り]  [招待有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年08月  [査読有り]

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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年08月  [査読有り]

  • 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年05月  [査読有り]

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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年05月  [査読有り]

  • 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年05月  [査読有り]

  • 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

    篠田 孝祐, 榊 剛史, 鳥海 不二夫, 風間 一洋, 栗原 聡, 野田 五十樹, 松尾 豊

    知能と情報 ( Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics )  25 ( 1 ) 598 - 608   2013年03月  [査読有り]

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    ここ数年，Twitter をはじめとした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っている．先の震災でも，情報収集手段として活用した人も多数いた．これらソーシャルメディアが，災害時の情報伝播にどのように寄与したのかを知ることは，将来起こりうる災害において，情報技術をより有効に活用するための重要な知見となる．既存研究にて，災害をはじめとした社会的なイベントを知るのにソーシャルメディアが有効とされている．さらに，情報伝搬に関しても様々な視点から議論されている．本研究では，震災前後３週間の約４億の Tweet データを対象に，ユーザの利用状況・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，ユーザの状況やコミュニケーション構造を分析・推定する．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らかにする．

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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年02月  [査読有り]

  • 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年  [査読有り]

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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年

    　概要を見る

    <p>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．</p>

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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年  [招待有り]

  • 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年11月  [査読有り]

  • 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年11月  [査読有り]

  • コリンク構造に着目した多重グラフの特性分析

    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年10月  [査読有り]

  • 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年09月  [査読有り]

  • 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年02月  [査読有り]

  • 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年01月  [査読有り]

    　概要を見る

    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年

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  • 福島第一原子力発電所事故に関するテレビ報道とツイッター情報との関連性:(2)放射能に関連する用語についての共起構造分析

    佐藤 亮佑, 木村 浩, 鳥海 不二夫, 榊 剛史, 風間 一洋, 福田 健介

    日本原子力学会 年会・大会予稿集 ( 一般社団法人 日本原子力学会 )  2012   8 - 8   2012年

    　概要を見る

    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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  • 交通ネットワーク上の関連地名の分散パターンの分析

    風間 一洋

    人工知能学会論文誌 ( Japanese Society for Artificial Intelligence )  27 ( 2 ) 34 - 39   2012年  [査読有り]

    　概要を見る

    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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  • 福島第一原子力発電所事故に関するテレビ報道とツイッター情報との関連性:（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

    木村 浩, 佐藤 亮佑, 芝田 雄吾, 鳥海 不二夫, 榊 剛史, 風間 一洋, 福田 健介

    日本原子力学会 年会・大会予稿集 ( 一般社団法人 日本原子力学会 )  2012   7 - 7   2012年

    　概要を見る

    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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  • 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年02月  [査読有り]

  • Quantification method of information diffusion properties

    Kazuhiro Kazama, Miyuki Imada, Keiichiro Kashiwagi

    Computer Software   28 ( 1 ) 162 - 172   2011年

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    This paper proposes a quantification method of three information diffusion properties of the subnetwork that is reachable from an information source in the information diffusion network. This subnetwork is a directed acyclic graph and is composed of three types of directed 2-edge connected subgraphs, which is related to the basic phenomena of information diffusion: information scattering, information gathering, and information transmitting. 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. We analyze the characteristics and the time series variation of information diffusion attributes in real information diffusion networks extracted from blogspace by these information diffusion properties.

  • 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年  [査読有り]

    　概要を見る

    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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  • ブログ空間の情報伝播ネットワーク特性の定量化

    風間 一洋, 今田 美幸, 柏木 啓一郎

    人工知能学会論文誌 ( Japanese Society for Artificial Intelligence )  25 ( 3 ) 404 - 409   2010年  [査読有り]

    　概要を見る

    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年  [査読有り]

    　概要を見る

    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年11月  [査読有り]

    　概要を見る

    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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  • 人間関係からの重なりを持つコミュニティ構造の抽出

    風間 一洋, 佐藤 進也, 斉藤 和巳, 山田 武

    コンピュータソフトウェア   24 ( 1 ) 81 - 90   2007年06月  [査読有り]

  • 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年05月  [査読有り]

  • 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年03月  [査読有り]

  • 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年03月  [査読有り]

  • Network analyses to understand the structure of wikipedia

    Takeshi Yamada, Kazumi Saito, Kazuhiro Kazama

    Proceedings of AISB'06: Adaptation in Artificial and Biological Systems   3   195 - 198   2006年

    　概要を見る

    We investigated the structure of Wikipedia, the well known Web-based encyclopedia, as a very largescale hyperlink network by using network analysis methods. We analyzed the time evolution of the number of articles and links, applied core-extraction methods to identify highly interconnected subnetworks, and compared different centrality measures to understand its characteristics.

  • 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年  [査読有り]

    　概要を見る

    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年  [査読有り]

    　概要を見る

    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年09月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年04月  [査読有り]

  • 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年03月  [査読有り]

  • 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年  [査読有り]

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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.

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  • Autonomous development of relationships among web servers for facilitating information utilization

    Shin-Ya Sato, Masanori Harada, Kazuhiro Kazama

    Systems and Computers in Japan   35 ( 10 ) 40 - 49   2004年09月  [査読有り]

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    A Web server can play a role as an agent for people who create information, and Web servers with related information can be searched by the agent in order to facilitate efficient information utilization on the Web. Web servers exchange information with other servers and select which ones to keep or abandon, resulting in an increase in the links with servers with greater relevance. As a result, a community, a group of Web servers that are mutually linked, is created. A Web server community can be used as a place for various forms of information utilization and exchange, such as meta-searches and contents syndication. In this paper, the authors propose an algorithm for creating communities after evaluating the meaning of facilitating information utilization via a community. They then verify the validity of their idea through simulations. © 2004 Wiley Periodicals, Inc.

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  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年06月  [査読有り]

  • 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年03月  [査読有り]

  • Finding authoritative people from the Web

    Masanori Harada, Shin-Ya Sato, Kazuhiro Kazama

    Proceedings of the ACM IEEE International Conference on Digital Libraries, JCDL 2004 ( Association for Computing Machinery (ACM) )    306 - 313   2004年

    　概要を見る

    Today's web is so huge and diverse that it arguably reflects the real world. For this reason, searching the web is a promising approach to find things in the real world. This paper presents NEXAS, an extension to web search engines that attempts to find real-world entities relevant to a topic. Its basic idea is to extract proper names from the web pages retrieved for the topic. A main advantage of this approach is that users can query any topic and learn about relevant real-world entities without dedicated databases for the topic. In particular, we focus on an application for finding authoritative people from the web. This application is practically important because once personal names are obtained, they can lead users from the web to managed information stored in digital libraries. To explore effective ways of finding people, we first examine the distribution of Japanese personal names by analyzing about 50 million Japanese web pages. We observe that personal names appear frequently on the web, but the distribution is highly influenced by automatically generated texts. To remedy the bias and find widely acknowledged people accurately, we utilize the number of web servers containing a name instead of the number of web pages. We show its effectiveness by an experiment covering a wide range of topics. Finally, we demonstrate several examples and suggest possible applications.

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  • 情報利用支援のためのWebサーバによる自律的な相互関係の形成

    佐藤 進也, 原田 昌紀, 風間 一洋

    電子情報通信学会論文誌 D-I ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  J86-D-I ( 8 ) 583 - 591   2003年08月  [査読有り]

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    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年12月  [査読有り]

  • 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(特集●インターネット)

    風間 一洋, 原田 昌紀, 佐藤 進也, Kazuhiro Kazama, Masanori Harada, Shin - ya Sato, NTT Network Innovation Laboratories., NTT Network Innovation Laboratories., NTT Network Innovation Laboratories.

    コンピュータソフトウェア = Computer software ( 日本ソフトウェア科学会 )  17 ( 4 ) 354 - 365   2000年07月

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  • 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年07月  [査読有り]

  • WWWのユーザ操作履歴によるHTML文書の相関関係の解析

    風間 一洋, 佐藤 進也, 清水 奨, 神林 隆

    情報処理学会論文誌 ( 一般社団法人情報処理学会 )  40 ( 5 ) 2450 - 2459   1999年05月  [査読有り]

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    本論文では プロキシサーバのログファイルから ユーザのHTML文書単位のアクセスシーケンスを分析し そのURLの2-gramから あるコミュニティ中のHTML文書の相関関係を示すHTML文書関連グラフを構成する手法を提案し HTML文書関連グラフの構成とパスの頻度から関連度を定義した. さらに 実際に小規模なコミュニティにこの手法を適用し 得られた結果を評価する.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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書籍等出版物

  • 人工知能学大事典

    人工知能学会( 担当： 分担執筆,  担当範囲: 1219-1221)

    共立出版  2017年  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( 担当： 共訳)

    オライリージャパン  2013年11月 

  • デジタル認知科学辞典

    日本認知科学会( 担当： 分担執筆)

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

  • 認知科学辞典

    日本認知科学会( 担当： 分担執筆)

    共立出版  2002年  ISBN: 432009445X

  • Java国際化プログラミング

    Deitsch, Andrew, Czarnecki, David, 風間, 一洋( 担当： 単訳)

    オライリー・ジャパン,オーム社 (発売)  2002年  ISBN: 4873111005

  • 国際化と日本語処理

    風間, 一洋( 担当： 単著)

    アスキー  2000年  ISBN: 4756134815

  • bit単語帖

    bit編集部( 担当： 分担執筆)

    共立出版  1990年  ISBN: 4320025261

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Misc

  • 重要プレプリントの被引用数とオルトメトリクスに関する分析

    前山皓亮, 風間一洋, 吉田光男, 佐藤翔, 桂井麻里衣

    第37回人工知能学会全国大会   ( 3N5-GS-11-04 )   2023年06月

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  • 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年06月

    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年06月

    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年06月

    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年02月

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    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年01月

  • 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年01月

  • 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年03月

    　概要を見る

    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年01月

  • 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年07月

  • 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年

  • F-004 ユーザ行動データによる回遊中心性の拡張(F分野:人工知能・ゲーム,一般論文)

    岩崎 一輝, 鈴木 優伽, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    情報科学技術フォーラム講演論文集 ( FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会 )  14 ( 2 ) 281 - 282   2015年08月

  • 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年03月

    　概要を見る

    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年02月

    　概要を見る

    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．

  • 固有ベクトル法による類似文書抽出 (言語理解とコミュニケーション) -- (第6回テキストマイニング・シンポジウム)

    加藤 翔子, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  114 ( 444 ) 11 - 16   2015年02月

    　概要を見る

    本稿では,文書単語類似度行列の固有ベクトルを求めることで,大規模文書群から類似文書を抽出する.より詳細には,ネットワークのコア部抽出法であるSpectral-Relaxation(SR)法を拡張したWeighted-SR(WSR)法を提案し,さらにLSA法やMDA法を土台として変形させたLSA-WSR法,MDS-WSR法を考える.Yahoo!ニュースのデータセットを用いた評価実験で,各手法の抽出結果を比較し,複数の話題が混在したコア部の存在や,同じ話題が複数コア部に分かれて抽出されることを示す.また,任意のパラメータηを大きくすることで抽出文書数が小さくなり,より類似した文書群の絞り込みが可能となることも明らかにする.

  • 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年01月

  • 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年

  • 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

    人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 )  29   1 - 4   2015年

  • 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

    人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 )  29   1 - 4   2015年

  • 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

    人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 )  29   1 - 4   2015年

  • PageRankに基づく動的ネットワークの構造変化抽出 (「Web情報処理」および一般)

    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年11月

  • 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年11月

  • F-013 双対SR法によるTwitterデータの時空間バースト検出(F分野:人工知能・ゲーム,一般論文)

    加藤 翔子, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    情報科学技術フォーラム講演論文集 ( FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会 )  13 ( 2 ) 307 - 308   2014年08月

  • F-014 多項分布変化点検出法によるTwitter上のユーザ動向分析(F分野:人工知能・ゲーム,一般論文)

    藤野 まり菜, 加藤 翔子, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    情報科学技術フォーラム講演論文集 ( FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会 )  13 ( 2 ) 309 - 310   2014年08月

  • 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年03月

    　概要を見る

    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年03月

    　概要を見る

    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．

  • 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

    人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 )  28   1 - 4   2014年

  • 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

    人工知能学会全国大会論文集 ( 人工知能学会 )  28   1 - 4   2014年

  • 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 ( 人工知能学会 )  28   1 - 4   2014年

  • ノード機能からのネットワーク構造推定 (「Web情報処理」および一般)

    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年10月

  • ノード機能からのネットワーク構造推定—Estimating Network Structure from Functions of Nodes—「Web情報処理」および一般

    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 [編] ( 人工知能学会 )  100   11 - 16   2013年10月

  • 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年03月

    　概要を見る

    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年11月

  • 東日本大震災時におけるリツイートの分析

    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年09月

    　概要を見る

    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.

  • 災害地域による災害時コミュニケーション構造の相違

    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年09月

    　概要を見る

    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 Mentionツイートからのバースト期間の抽出(Web情報処理,F分野:人工知能・ゲーム)

    小出 明弘, 高橋 友美, 斉藤 和巳, 風間 一洋, 鳥海 不二夫

    情報科学技術フォーラム講演論文集 ( FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会 )  11 ( 2 ) 309 - 310   2012年09月

  • 震災時における Twitter のリツイート分析

    鳥海 不二夫, 篠田 孝祐, 栗原 聡, 榊 剛史, 風間 一洋, 野田 五十樹

    電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理 ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  112 ( 94 ) 19 - 24   2012年06月

    　概要を見る

    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Tweetを用いて,震災がTwitterを用いたリツイート行動に与えた影響を分析した.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.また,得られたモデルをクラスタリングすることで,リツイートの時系列変化を5パターンに分類しそれぞれの特徴を分析し,各パターンの出現数が震災前後でどのように変化したかを確認した.

  • フォロー類似度による Twitter 高次数ユーザの関係分析

    小出 明弘, 斉藤 和巳, 鳥海 不二夫, 風間 一洋

    電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  111 ( 427 ) 37 - 42   2012年01月

    　概要を見る

    本研究では,Twitter上のユーザモデルを構築するための第一歩として,フォローネットワーク上で中心的な役割を担うユーザであると考えられる高次数ユーザに着目し,フォロー類似度による高次数ユーザの間の関係を分析する.実験結果により,高入次数ユーザ間は,高出次数と低出次数の2つのグループに明確に分類されるが,高出次数ユーザ間は,高入次数のグループのみであることを示す.

  • Twitterにおける情報伝播(<特集>Twitterとソーシャルメディア)

    風間 一洋, Kazuhiro Kazama, 日本電信電話(株)NTT未来ねっと研究所, 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年01月

  • クエリログを用いた地理的検索対象の時空間分析

    風間 一洋

    研究報告 データベースシステム（DBS）   2011 ( 9 ) 1 - 7   2011年07月

    　概要を見る

    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.

  • 福島第一原発事故におけるプレスリリースとTwitter発言の関連性に関する分析

    芝田 雄吾, 木村 浩, 榊 剛史, 鳥海 不二夫, 風間 一洋

    日本原子力学会 年会・大会予稿集 ( 一般社団法人 日本原子力学会 )  2011 ( 0 ) 12 - 12   2011年

    　概要を見る

    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

  • 交通ネットワーク上の関連地名の分散パターンの分析

    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年

  • センシングネットワーク : 9．Web空間からの実世界情報の発掘

    風間 一洋, 栗原 聡

    情報処理 ( 一般社団法人情報処理学会 )  51 ( 9 ) 1171 - 1180   2010年09月

  • 人間関係の重なりを持つコミュニティ構造の抽出

    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年09月

  • ブログ空間の情報伝播特性を用いた情報源の多面的ランキング

    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年06月

    　概要を見る

    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年

  • ブログ空間の情報伝播の特性の定量化

    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年

  • 社会ネットワーク上の個人情報伝搬特性に関する一考察

    今田 美幸, 風間 一洋

    電子情報通信学会技術研究報告. IN, 情報ネットワーク ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  108 ( 289 ) 31 - 36   2008年11月

    　概要を見る

    これからのユビキタス環境では,センサやGPSなどの小型デバイスを用いて自動採取した個人情報が,ネットワーク上に蓄積され,ブログやソーシャルネットワーキングサービス(SNS)などのネットワークサービスの中で,これまで以上に活用されていくと考えられる.これらのネットワークサービスを介して公開した個人情報が組み合わされると,本人が意図しない他人にその人物の詳細情報や新しい情報が分かってしまいプライバシーが侵害される危険性がある.本稿では,ネットワーク空間において個人情報の組み合わせによるプライバシー侵害を既存のネットワークモデルと情報エントロピーに基づいた匿名性定量化の観点からモデル化し,マルチエージェントシミュレータを用いて情報伝搬モデルを作成しプライバシー侵害の基本特性を明らかにする.

  • ソーシャルネットワーキングサービスを前提としたプライバシー侵害検出

    今田 美幸, 風間 一洋

    電子情報通信学会技術研究報告. NS, ネットワークシステム ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  108 ( 258 ) 71 - 76   2008年10月

    　概要を見る

    ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)やBlogを利用して情報を配信する際,本人が納得して公開した情報であっても,複数の情報の重ね合わせより,個人の特定やプライバシーの侵害が起こる危険がある.本稿では,情報を公開する前にその情報を公開することによるプライバシー侵害の危険性を情報エントロピーに基づいて計算し,危険性がある場合に警告を出すプライバシー侵害検出技術の提案を行う.さちに,マルチエージェントシミュレータを用いて,SNSにおける個人情報出伝搬の基本特性を明らかにし,本提案技術の有効性を示す.

  • 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年

  • 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年

  • 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年08月

  • 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年

    　概要を見る

    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

  • 人名を用いたWeb空間のコミュニティの解析

    風間 一洋, 原田 昌紀, 佐藤進也, 福田 健介, 川上 浩司, 片井 修

    情報処理学会研究報告知能と複雑系（ICS） ( 一般社団法人情報処理学会 )  2004 ( 85 ) 131 - 138   2004年08月

    　概要を見る

    Webの急速な普及に伴い，膨大で多種多様な文書が公開されるようになり，サーチエンジンを用いてWeb空間から目的の情報を検索することは，業務や生活に必要不可欠な行為となりつつある．半面，その情報量の膨大さ故に，目的とする情報が存在するにも関わらず，利用者がうまく探し出せないことも多く，さらなる情報探索支援方法が期待されている．本稿では，Web空間と実世界の情報を結びつける実世界指向の検索を用いることで，利用者の情報探索を容易にすることを試みる．なお，この手がかりとして，Web文書中に出現する人名に着目する．ある特定のWebサイトのWeb文書集合に人名が登場する場合には，その名前を持つ人物がそのWebサイトに何らかの関係があるとみなして，人名やWebサイトが全体に与える影響度を考慮して，ある検索語がWeb空間内で表すトピックに対する人名とWebサイトの2部グラフ構造からコミュニティを抽出し，その可視化を試みる．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年08月

  • Web上の「活動の場」に着目した人物の特徴付け

    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） ( 一般社団法人情報処理学会 )  2004 ( 45 ) 75 - 82   2004年05月

    　概要を見る

    Webは人工的に作られた情報空間であるが，そこに記述されている内容は実世界を反映したものである．実社会におけるWebの担う役割が今後ますます重要なものとなることを考えると，Webの"実世界の鏡"としての傾向は今後もさらに強まっていくと思われる．このことを鑑みると，実世界の知識を積極的に用いたWebの解析，いわば実世界指向Webマイニングというアプローチが有望であると考えられる．本論文では，この考え方にもとづき，実世界における人とその活動の場との関係をWebに当てはめ，与えられた名前をもつ人物のWeb上での活動の場を抽出する方法を導く．そして，その妥当性を具体例を用いた実験により検証する．このようにして得られたWeb上の活動の場は，当該人物の特徴を与える情報としての利用が期待される．本論文では，その一つの試みとして，活動の場の相互関係を可視化するという手法を紹介する．本手法により，同姓同名の異なる人物をおおまかに弁別できる．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.

  • The Ja - Jakarta Projectにおける分散システム構築と運用

    小山 博史, 風間 一洋, 岡本 隆史, 横田 健彦

    情報処理学会研究報告インターネットと運用技術（IOT） ( 一般社団法人情報処理学会 )  2004 ( 46 ) 17 - 22   2004年05月

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    Ja-Jakartaプロジェクトは，オープンソースプロダクトの日本語化やドキュメントの翻訳をおこなうボランティアプロジェクトである．全国に分散している貢献者達の協調作業を実現するために，主にオープンソースプロダクトを用いた分散システムを構築・運用し，同時にXMLを利用した翻訳支援のためのサービスも提供している．本研究では，プロジェクトのメーリングリストの投稿，システムのログ及び開発者へのアンケートの解析結果に基づいてシステム設計や運用体制についての評価を行った結果，情報交換，情報公開，翻訳支援といったサービスが有効に活用されていることや，オープンソースモデルが翻訳作業に対しても有効であることを確認できた．The Ja-Jakarta project is a volunteer project to promote the japanization of open source products, and to translate their dozuments 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 disclosure, and translation support have been effectively utilized. This paper thus reports that the open source model is effective for translation works.

  • The Ja-Jakarta Project における分散システム構築と運用

    小山 博史, 風間 一洋, 岡本 隆史, 横田 健彦

    電子情報通信学会技術研究報告. TM, テレコミュニケーションマネジメント ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  104 ( 35 ) 17 - 22   2004年05月

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    Ja-Jakartaプロジェクトは,オープンソースプロダクトの日本語化やドキュメントの翻訳をおこなうボランティアプロジェクトである.全国に分散している貢献者達の協調作業を実現するために,主にオープンソースプロダクトを用いた分散システムを構築・運用し,同時にXMLを利用した翻訳文援のためのサービスも提供している.本研究では,プロジェクトのメーリングリストの投稿,システムのログ及び開発者へのアンケートの解析結果に基づいてシステム設計や運用体制についての評価を行った結果,情報交換,情報公開,翻訳支援といったサービスが有効に活用されていることや,オープンソースモデルが翻訳作業に対しても有効であることを確認できた.

  • 検索履歴可視化の一手法

    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年05月

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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.

  • Web上のキーパーソンの発見と関係の可視化

    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年05月

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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.

  • 文字列出現頻度比較による情報源間の類似性判定

    佐藤進也, 原田 昌紀, 風間 一洋

    情報処理学会研究報告デジタルドキュメント（DD） ( 一般社団法人情報処理学会 )  2002 ( 28 ) 119 - 126   2002年03月

    　概要を見る

    Webサーバなどの情報源が持つリソース群中の文字列出現頻度を比較することで情報源間の類似性を判定する手法を提案する．これは，文書中の単語の使用頻度などを筆致を表す特徴量とし，その一致度から著者の同一性を判定する著者推定の手法を応用したものである．本論文では，本手法を著者推定の一方法から導く過程を示す．さらに，本手法から導かれる情報源間の関係と，Webディレクトリにおけるカテゴリの階層構造から導かれる情報源間の関係との整合性を調べ，本手法の妥当性を検証する．また，応用例として情報源の特徴語抽出について述べる．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.

  • Webサーチエンジン技術の高度化 (<特集>「Webシステムにおける情報獲得支援技術」)

    風間 一洋, 原田 昌紀, Kazuhiro Kazama, Masanori Harada, NTT Network Innovation Laboratories, NTT Network Innovation Laboratories

    人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence ( 人工知能学会 )  16 ( 4 ) 503 - 508   2001年07月

  • 参照共起分析のWebディレクトリへの適用

    原田 昌紀, 風間 一洋, 佐藤進也

    情報処理学会研究報告自然言語処理（NL） ( 一般社団法人情報処理学会 )  2001 ( 20 ) 45 - 52   2001年03月

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    WWWの急速な普及に伴い，Webディレクトリの構築と維持に要するコストは増大しつつあり，登録や更新作業に大幅な遅延をもたらしている．そこで我々はハイパーリンクの参照共起関係に基づく関連Webページ発見アルゴリズムを用いて，Webディレクトリを自動的に拡大する手法を提案する．多数のカテゴリから成る実際のWebディレクトリに対して，4種類のアルゴリズムごとに提案する手法を適用し，その有効性とアルゴリズムによる差違を示す．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.

  • Unicodeを用いたN - gram索引の一実現方式とその評価

    原田 昌紀, 風間 一洋, 佐藤進也

    情報処理学会研究報告自然言語処理（NL） ( 一般社団法人情報処理学会 )  2000 ( 29 ) 127 - 134   2000年03月

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    Unicodeベースの全文検索の実現方法について，索引づけ方式を中心に検討を行い，N-gramの長さを文字ブロックごとに可変とする索引づけ方式を提案する．提案した方式をWWWサーチエンジンに適用し，日本語テキストに適したパラメータを推定する．また，言語依存の処理を追加する方法について述べる．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.

  • サーチエンジンへの問い合わせの解析

    佐藤進也, 原田 昌紀, 風間 一洋

    情報処理学会研究報告自然言語処理（NL） ( 一般社団法人情報処理学会 )  2000 ( 29 ) 135 - 142   2000年03月

    　概要を見る

    WWWサーチエンジンのユーザと，ユーザが検索に使用した検索語という2種類のデータを対象とした解析結果を紹介する．ユーザの検索履歴と検索語を，文書とそれが含む語と対比し，二者の類似性について調べる．また，文書集合を対象に用いられてきた既存の解析手法を検索履歴に応用して得られた結果を紹介する．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年

  • WWWページ間の階層構造の推定と検索システムへの応用

    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年05月

    　概要を見る

    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.

  • 特定のプログラムに依存しない日本語形態素解析APIの設計

    神林 隆, 風間 一洋

    情報処理学会研究報告自然言語処理（NL） ( 一般社団法人情報処理学会 )  1998 ( 48 ) 47 - 54   1998年05月

    　概要を見る

    自然言語処理を行なうプログラムを複数のプラットフォームで同時に開発する場合、プラットフォームごとに異なる日本語形態素解析プログラムを使い分ける必要があり、独立性の高いプログラムを作成することは困難である。本稿では、まず、既存の日本語形態素解析プログラムに対して、プラットフォーム独立性を確保する時に問題となる点を調べるため、その機能を分析した。次に、これらの課題を解決すべく、特定の日本語形態素解析プログラムやプラットフォームに依存しない日本語形態素解析APIを設計した。さらに、設計方針に基づきJavaによる実装を行なった。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言語いま何が課題なのか：Javaの国際化動向

    風間 一洋

    情報処理 ( 一般社団法人情報処理学会 )  39 ( 4 ) 292 - 295   1998年04月

  • 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年12月

  • インターネット情報探索に適した複合語検出

    神林 隆, 清水 奨, 佐藤進也, 風間 一洋

    情報処理学会研究報告情報学基礎（FI） ( 一般社団法人情報処理学会 )  1997 ( 106 ) 19 - 26   1997年11月

    　概要を見る

    サーチエンジンを用いて、インターネットという巨大な情報空間を探索する時に、目的とする情報リソースを特定しやすい語が検索関連語として提示されると、探索効率が上昇する。本稿では、情報探索の支援となる検索関連語として、複数の名詞から構成される複合語に着目し、情報リソースから複合語を抽出するための手法として、適切な文書セットを作成し、その文書セット中の出現頻度に応じて複合語を検出する手法を提案する。また、評価実験を行ない、文書セットによる複合語の分類、および、合理的な文書セットの1つの解としてディレクトリ単位が有効であることを示す。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 : 自律型ニュース配信システム

    風間 一洋, 佐藤 進也, 清水 奨

    電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  97 ( 226 ) 17 - 24   1997年08月

    　概要を見る

    インターネットからニュースを集めてくる自律エージェントを提案する。このエージェントは、広域情報探索を支援するために、ユーザの操作履歴を解析し、ユーザが関心を持っている情報を提示することができる。

  • ポストスクリプト

    風間 一洋

    電子情報通信学会誌 ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  79 ( 12 ) pp.1248 - 1251   1996年12月

  • MIDI音源を用いた並列プログラムの動作理解

    風間 一洋, 佐藤孝治

    情報処理学会研究報告音楽情報科学（MUS） ( 一般社団法人情報処理学会 )  1995 ( 19 ) 21 - 26   1995年02月

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    マルチスレッドシステムやマルチエージェントシステムなどの並列プログラムの動作を認識することは難しい。その場合に、並列プログラムの動作を聴覚化することは、視覚化と同様に有効である。この論文では、並列プログラムの動作を認識する方法と、並列プログラムの情報を音へマッピングする方法を考察する。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.

  • 視聴覚統合のための実時間マルチエージェントモデル

    風間 一洋

    電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム ( 一般社団法人電子情報通信学会 )  94 ( 163 ) 57 - 64   1994年07月

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    本論文では、視聴覚統合のための実時間マルチエージェントモデルについて述べる。このモデルでは、システムのすべてのエージェントを、特性に応じてハードリアルタイムグループ、ソフトリアルタイムグループ、プランナという3つのグループに分類する。与えられた時間制約を満たすために、すべてのエージェントは、計算の質を調節し、さらに、ソフトリアルタイムグループに属するエージェントは、プランナによって時間制約を満たすように制御される。

  • 分散システムのための拡張可能サーバ

    風間 一洋

    全国大会講演論文集   42   5 - 6   1991年02月

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    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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受賞（研究活動に関するもの）

  • 学生プレゼンテーション賞

    受賞者：  小室 卓也

    2025年03月   DEIM2025   ニュース報道が引き起こすソーシャルメディアユーザの感情に基づくメディアの分析  

  • DBS研究会学生奨励賞

    受賞者：  西上 貴雅

    2024年09月   WebDB夏のワークショップ2024   感情の類似性を用いたユーザの共引用関係グラフの構築手法  

  • 学生プレゼンテーション賞

    受賞者：  山本 悠統

    2023年03月   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

    受賞者：  藤兼 由生

    2021年12月   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

    受賞者：  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年11月   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

    受賞者：  髙木 涼太

    2020年03月   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

    受賞者：  髙木 涼太

    2020年01月   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

    受賞者：  奈須 日向太, 風間 一洋

    2019年11月   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

    受賞者：  嶋田 恭助

    2019年09月   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

    受賞者：  小林 和央

    2019年09月   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

    受賞者：  桐本 宙輝

    2017年12月   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

    受賞者：  桐本 宙輝

    2017年03月   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

    受賞者：  風間 一洋, 谷 直樹, 榊 剛史, 吉田 光男

    2016年12月   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

    受賞者：  桐本 宙輝, 風間 一洋

    2016年11月   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

    受賞者：  伏見 卓恭

    2016年09月   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

    受賞者：  桐本 宙輝

    2016年03月   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

    受賞者：  風間 一洋, 谷 直樹, 榊 剛史, 吉田 光男

    2015年11月   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

    受賞者：  鈴木 優伽

    2015年03月   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

    受賞者：  加藤 翔子

    2014年09月   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

    受賞者：  伏見 卓恭

    2014年09月   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  

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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

  • 2013年度研究会優秀賞

    受賞者：  伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    2014年06月   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

    受賞者：  伏見 卓恭

    2013年11月   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  

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    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

    受賞者：  小出 明弘

    2012年11月   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  

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    共同研究先の指導学生の受賞

  • 企業賞・ミクシィ賞

    受賞者：  伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 池田 哲夫, 風間 一洋, 松尾 真人

    2012年11月   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  

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    2012年11月21日，国内受賞

  • 優秀論文賞

    受賞者：  伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 池田 哲夫, 風間 一洋, 松尾 真人

    2012年06月   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  

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    2012年11月21日，国内受賞

  • 2011年度DBSJ論文

    受賞者：  伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    2012年06月   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

    受賞者：  小出 明弘

    2012年03月   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

    受賞者：  伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 池田 哲夫, 風間 一洋

    2012年   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

    受賞者：  伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    2011年11月   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

    受賞者：  伏見 卓恭, 斉藤 和巳, 風間 一洋

    2011年11月   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

    受賞者：  風間 一洋, 佐藤 進也, 斉藤 和巳, 山田 武士

    2009年06月   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

    受賞者：  風間 一洋, 原田 昌紀, 佐藤 進也

    2002年06月   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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講演・口頭発表等

  • ニュース記事の共引用関係に基づく類似意見のユーザコミュニティの抽出方法の検討

    西上 貴雅, 風間 一洋, 吉田 光男, 土方 嘉徳

    ネットワーク科学研究会2024  2025年03月04日  

  • ニュース報道が引き起こすソーシャルメディアユーザの感情に基づくメディアの分析

    小室 卓也, 風間 一洋, 吉田 光男, 土方 嘉徳

    DEIM2025  2025年02月28日  

  • 感情の時系列変化に着目したソーシャルメディア上の議論話題発生・転換点の推定手法

    井上 大成, 風間 一洋, 吉田 光男, 土方 嘉徳

    WebDB夏のワークショップ2024  2024年09月12日  

  • 感情の類似性を用いたユーザの共引用関係グラフの構築手法

    西上 貴雅, 風間 一洋, 吉田 光男, 土方 嘉徳

    WebDB夏のワークショップ2024  2024年09月12日  

  • Encoder-Decoderモデルを用いた魅力的なレシピタイトル生成手法の評価,

    山本 悠統, 風間 一洋

    第21回テキストアナリティクス・シンポジウム  2024年09月02日  

  • メディアの報道に対するソーシャルメディアユーザの反応の時系列変化の分析手法

    井上 大成, 風間 一洋, 吉田 光男, 土方 嘉徳

    DEIM 2024  2024年03月01日  

  • メディアの報道に対するソーシャルメディアユーザの感情の可視化

    西上 貴雅, 風間 一洋, 吉田 光男, 土方 嘉徳

    DEIM 2024  2024年03月01日  

  • Twitterにおける政治関連投稿のリツイートと支配ユーザに関する基礎調査

    有元 美紀, 角 陽菜, 風間 一洋, 吉田 光男, 土方 嘉徳

    CSSJ2024  2024年02月20日  

  • 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

    IDRユーザフォーラム2023  2023年12月11日  

  • 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年03月07日  

  • 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年03月06日  

  • 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年09月10日  

  • 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年09月09日  

  • 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年09月09日  

  • 単語の分散表現と経験則に基づく厳密な同義関係の判定

    鈴木 葵登, 風間 一洋

    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年03月07日  

  • 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年02月28日  

  • 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年12月18日  

  • 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年06月08日  

  • 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年03月02日  

  • 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  [招待有り]

    IDRユーザフォーラム2020  2020年11月24日  

  • 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年10月28日  

  • 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年10月28日  

  • 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年06月09日  

  • 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年03月   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年03月   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年03月   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年03月   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年11月   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年11月   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年11月   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年09月   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年09月   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年09月   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年03月   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年03月   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年03月   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年09月   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年09月   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年08月   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年03月   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年02月   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年12月   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年12月   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年12月   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年12月   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年12月   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年09月   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年08月   情報処理学会

  • 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年05月   人工知能学会全国大会

  • 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年05月   人工知能学会

  • 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年03月   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  [招待有り]

    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年12月   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年11月   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年10月   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年09月  

  • 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年09月   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年09月  

  • 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年09月  

  • 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年08月   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年06月   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年06月   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年06月   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年03月   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年03月   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年03月   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年03月   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年03月   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年02月   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年11月   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年09月   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年09月   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年08月   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年08月   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年08月   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年07月   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年07月   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年06月   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年06月   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年05月   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年05月   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年05月   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年05月   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年05月   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年05月   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年03月   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年03月   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年03月   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年03月   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年03月   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年02月   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年09月   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年09月   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年09月   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年09月   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年08月   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年08月   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年06月   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年05月   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年05月   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年05月   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年05月   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年05月   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年05月   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年05月   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年05月   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年03月   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年03月   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年01月   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年11月   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年11月   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年10月   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年10月   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年09月   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年06月   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年06月   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年06月   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年06月   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年  

  • 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年   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年   ARG WI2研究会

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研究交流

  • JSAI2024

    2024年05月
     

  • 第16回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2024年04月
     

  • 第1回Science of science研究会

    2024年03月
     

  • DEIM2024

    2024年02月
    -
    2024年03月
     

  • ICSSI 2023の参加報告会

    2024年01月
     

  • 第18回WI2研究会

    2023年12月
     

  • 第12回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2023年12月
     

  • 第11回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2023年11月
     

  • ABCSS2023

    2023年10月
     

    国際研究交流

  • 第10回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2023年10月
     

  • LLMのための日本語インストラクションデータ作成プロジェクト説明会

    2023年07月
     

    その他プロジェクト

  • ICWSM2023参加報告会

    2023年07月
     

  • 学術情報メディアセンターセミナー「計算社会科学の最前線」

    2023年07月
     

  • 第7回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2023年07月
     

  • 第6回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2023年06月
     

  • JSAI2023

    2023年06月
     

  • 第28回ネットワーク科学勉強会

    2023年06月
     

  • 第27回ネットワーク科学勉強会

    2023年05月
     

  • 第4回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2023年05月
     

  • OUGライフサイエンス分科会

    2023年04月
     

  • NLP2024

    2023年04月
     

  • 第26回ネットワーク科学勉強会

    2023年04月
     

  • NLP2023

    2023年03月
     

  • DEIM2023

    2023年03月
     

  • 第3回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2023年03月
     

  • 2022年度AIPシンポジウム成果報告会

    2023年03月
     

  • 第2回ウェブ・ソーシャルメディア論文読み会

    2023年02月
     

  • 第17回WI2研究会

    2022年12月
     

  • IDRユーザフォーラム2021

    2022年11月
     

  • ABCSS2022

    2022年11月
     

  • JSAI2022

    2022年06月
     

  • NLP2022

    2022年03月
     

  • 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年03月
     

    共同研究

  • CSSJ 2022

    2022年03月
     

  • 2022年3月NLC研究会

    2022年03月
     

  • DEIM2022

    2022年03月
     

  • 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年12月
     

    共同研究

  • 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年12月
     

    共同研究

  • WI-IAT 2021

    2021年12月
     

    国際研究交流

  • 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年10月
     

    共同研究

  • 第18回テキストアナリティクス・シンポジウム

    2021年09月
     

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

    2021年08月
     

    その他プロジェクト

  • 第11回ネットワーク科学勉強会

    2021年07月
     

  • 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年07月
     

  • AIチャットbot技術の最前線

    2021年07月
     

  • 第10回ネットワーク科学勉強会

    2021年06月
     

  • 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年06月
     

    共同研究

  • 第9回ネットワーク科学勉強会

    2021年05月
     

  • 第5-2回講義 Web情報検索

    2021年04月
     

  • 第8回ネットワーク科学勉強会

    2021年04月
     

  • 第7回ネットワーク科学勉強会

    2021年03月
     

  • 第4回ネットワーク科学勉強会

    2020年11月
     

  • 第16回WI2研究会

    2020年11月
     

  • WebDB Forum 2017

    2017年09月
     

  • SIGIR 2017

    2017年08月
     

  • JWEIN 2017

    2017年07月
    -
    2017年08月
     

  • SoC2017

    2017年06月
     

  • JSAI 2017

    2017年05月
     

  • DEIM 2017

    2017年03月
     

  • IPSJ 2017

    2017年03月
     

  • NLP 2017

    2017年03月
     

  • データ工学研究会・食メディア研究会

    2016年12月
     

  • 第9回WI2研究会

    2016年12月
     

  • IDRユーザフォーラム2016

    2016年11月
     

  • JSAI合同研究会2016

    2016年11月
     

  • WebDB Forum 2016

    2016年09月
     

  • JWEIN 2016

    2016年08月
     

  • 第13回ネットワーク生態学シンポジウム

    2016年08月
     

  • 第7回ソーシャルコンピューティングシンポジウム

    2016年06月
     

  • JSAI 2016

    2016年05月
     

  • DEIM 2016

    2016年02月
     

  • 第8回テキストマイニングシンポジウム

    2016年02月
     

  • 第7回研究会

    2015年11月
     

  • WebDB Forum 2015

    2015年11月
     

  • 第12回ネットワーク生態学シンポジウム

    2015年08月
     

  • 第98回人工知能基本問題研究会

    2015年08月
     

  • SoC 2015

    2015年06月
     

  • 第6回WI2研究会

    2015年06月
     

  • JSAI 2015

    2015年05月
     

  • JSAI 2014

    2014年05月
     

  • DEIM 2014

    2014年03月
     

  • 第4回テキストマイニング・シンポジウム

    2014年02月
     

  • WebDB Forum 2013

    2013年11月
     

  • ネットワーク生態学シンポジウム夏合宿

    2013年09月
     

  • JWEIN 2013

    2013年08月
    -
    2013年09月
     

  • JSAI 2013

    2013年06月
     

  • 第2回WI2研究会

    2013年05月
     

  • DEIM 2013

    2013年03月
     

  • 第9回ネットワーク生態学シンポジウム

    2012年12月
     

  • WebDB Forum 2012

    2012年11月
     

  • 報処理学会連続セミナー

    2012年10月
     

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科学研究費

  • 学術情報の早期評価のための指標統合

    2023年04月
    -
    2027年03月
     

    基盤研究（B）  分担

  • 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年04月
    -
    2027年03月
     

    基盤研究（B）  分担

  • 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年04月
    -
    2025年03月
     

    基盤研究（B）  代表

  • 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年04月
    -
    2023年03月
     

    基盤研究（B）  分担

  • 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年04月
    -
    2020年03月
     

    基盤研究（B）  代表

  • 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年04月
    -
    2018年03月
     

    基盤研究（C）  分担

  • 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年04月
    -
    2017年03月
     

    基盤研究（C）  代表

  • 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年04月
    -
    2015年03月
     

    基盤研究（B）  分担

  • 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年04月
    -
    2015年03月
     

    基盤研究（C）  分担

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公開講座等の講師、学術雑誌等の査読、メディア出演等

  • 査読委員

    2024年06月06日
    -
    2025年06月04日

    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

  • 査読委員

    2023年06月09日
    -
    2024年06月07日

    電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

    　詳細を見る

    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

    2023年05月11日
    -
    2023年05月30日

    情報知識学会

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    論文査読

  • Reviewer

    2023年02月19日
    -
    2023年06月19日

    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年02月07日
    -
    2023年03月04日

    情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用（TOM）

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    査読者

  • Program Committee

    2022年10月21日
    -
    2023年03月23日

    WebSci 2023

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Comittee

  • 査読委員

    2022年06月09日
    -
    2023年06月07日

    電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

    　詳細を見る

    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

  • Program Committee

    2022年04月23日
    -
    2022年10月21日

    SocInfo 2022

    　詳細を見る

    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年01月14日
    -
    2022年06月29日

    WebSci 2022

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Comittee

  • 査読委員

    2021年06月
    -
    2022年06月

    電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

    　詳細を見る

    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年02月12日
    -
    2021年04月12日

    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）

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    査読者

  • Program Committee

    2021年01月26日
    -
    2021年07月31日

    IC2S2 2021

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • Program Committee

    2021年01月15日
    -
    2021年06月25日

    WebSci 2021

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Comittee

  • 査読者

    2020年10月01日
    -
    2020年11月05日

    情報処理学会論文誌：データベース（TOD-89）

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    査読者

  • Reviewer

    2020年08月11日
    -
    2020年09月08日

    New Generation Computing (Springer)

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Reviewer

  • 査読者

    2020年07月03日
    -
    2020年07月31日

    情報処理学会論文誌：データベース（TOD-88）

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    査読者

  • 査読者

    2020年06月13日
    -
    2020年07月16日

    人工知能学会論文誌

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    査読者

  • 査読委員

    2020年06月
    -
    2021年06月

    電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

    　詳細を見る

    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年04月01日
    -
    2021年03月31日

    情報処理学会

    　詳細を見る

    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年02月28日
    -
    2020年10月09日

    SocInfo 2020

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • Program Committee

    2020年01月23日
    -
    2020年07月20日

    IC2S2 2020

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • 査読者

    2020年01月08日
    -
    2020年03月13日

    情報処理学会論文誌：データベース（TOD-86）

    　詳細を見る

    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年01月

    風間研究室

    　詳細を見る

    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年10月
    -
    2020年03月

    SMSociety20

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • 査読委員

    2019年06月
    -
    2020年06月

    電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

    　詳細を見る

    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年03月
    -
    2019年11月

    SocInfo 2019

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • Reviewer

    2019年02月
    -
    2019年03月

    The Journal of Web Science

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Reviewer

  • Program Committee

    2019年01月
    -
    2019年09月

    European Symposium on Computational Social Science (#eurocss)

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • Program Committee

    2019年01月
    -
    2019年07月

    IC2S2 2019

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • Program Committee

    2018年10月
    -
    2019年07月

    SMSociety19

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • 査読者

    2018年07月
    -
    2018年08月

    情報処理学会論文誌

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    査読者

  • 査読委員

    2018年06月
    -
    2019年06月

    電子情報通信学会ソサエティ論文誌編集委員会

    　詳細を見る

    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年06月
    -
    2018年09月

    European Symposium on Computational Social Science (#eurocss)

    　詳細を見る

    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Program Committee

  • Reviewer

    2018年06月
    -
    2018年07月

    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年05月
    -
    2019年01月

    人工知能学会誌 34(1)

    　詳細を見る

    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年04月
    -
    2018年09月

    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

  • 査読者

    2018年04月
    -
    2018年05月

    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年04月
    -
    2018年05月

    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

  • Reviewer

    2018年02月
    -
    2018年04月

    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年02月

    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年01月
    -
    2018年07月

    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年12月
    -
    2018年09月

    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年11月
    -
    2018年05月

    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年07月
    -
    2017年11月

    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年06月
    -
    2018年05月

    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年06月
    -
    2017年08月

    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年04月
    -
    2017年09月

    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年01月
    -
    2017年07月

    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年06月
    -
    2019年05月

    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年02月
    -
    2016年12月

    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年02月
    -
    2016年05月

    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年08月
    -
    2015年12月

    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年07月
    -
    2015年12月

    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年06月
    -
    2016年05月

    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年10月
    -
    2015年06月

    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年06月
    -
    2018年06月

    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年06月
    -
    2016年03月

    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年04月
    -
    2018年03月

    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年03月
    -
    2014年11月

    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年12月
    -
    2014年05月

    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年12月
    -
    2014年02月

    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

  • Reviewer

    2013年11月
    -
    2014年04月

    Neurocomputing

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    学術雑誌等の編集委員・査読・審査員等

    Reviewer

  • Track Programme Committee Member

    2013年11月
    -
    2014年04月

    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年11月
    -
    2013年12月

    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年07月
    -
    2013年09月

    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年06月
    -
    2016年05月

    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年05月
    -
    2013年11月

    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年05月

    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年04月

    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年04月

    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年04月
    -
    2013年05月

    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年04月
    -
    継続中

    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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学協会、政府、自治体等の公的委員

  • 副査

    2023年01月07日
     

    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年04月01日
    -
    2022年03月31日
     

    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年07月11日
     

    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年12月14日
     

    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年02月
    -
    2019年03月
     

    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年12月18日
     

    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年06月
    -
    2021年05月
     

    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年06月
     

    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年04月
    -
    2020年03月
     

    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年01月
     

    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年07月
     

    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年04月
    -
    継続中
     

    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年08月
     

    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年04月
    -
    2016年03月
     

    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

    学協会、政府、自治体等の公的委員

  • 運営委員

    2013年04月
    -
    継続中
     

    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年04月
    -
    2020年03月
     

    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年04月
    -
    2014年03月
     

    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

    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年04月
    -
    2012年10月
     

    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年04月
    -
    継続中
     

    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年04月
    -
    継続中
     

    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年04月
    -
    2018年03月
     

    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年04月
    -
    2012年03月
     

    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年04月
    -
    継続中
     

    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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