Faculty Profiles - KAZAMA Kazuhiro

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

特集「料理情報の知的処理」にあたって

風間一洋, 原島純

人工知能学会誌 34 ( 1 ) 2 2019.01

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

風間一洋

人工知能学会誌, 34 (1) 114 2019.01

深層学習による自然言語処理（MLP 機械学習プロフェッショナルシリーズ），pp. 239，講談社（2017）

風間一洋

人工知能学会誌, 32 (5) 32 810-811 2017.09

道路構造の類似性に着目した機能クラスタ抽出の高速化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

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

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

人工知能研究者になろう！, 特集：「編集委員今年の抱負2017」

風間一洋

人工知能学会誌 30 (1) 32 ( 1 ) 52 2017.01

ネットワーク上でのコンテンツ分布のための距離減衰関数の検討

伏見卓恭, 佐藤哲司, 斉藤和巳, 風間一洋

マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集 ( 2016 ) 1608 - 1615 2016.07

構造特性と意味特性を考慮した中心性指標の提案

伏見,卓恭, 佐藤,哲司, 斉藤,和巳, 風間,一洋

データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM Forum 2016）論文集 2016

F-004 Extending rambling centrality by user activity data

Iwazaki Kazuki, Suzuki Yuka, Saito Kazumi, Kazama Kazuhiro

情報科学技術フォーラム講演論文集 ( Forum on Information Technology ) 14 ( 2 ) 281 - 282 2015.08

湊真一編, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト著, 超高速グラフ列挙アルゴリズム <フカシギの数え方>が拓く,組合せ問題への新アプローチ, pp.192, 森北出版, (2015)

風間一洋

人工知能学会誌, 30(4) 30 ( 4 ) 557 - 557 2015.07

PageRank収束曲線を用いたノード多様性の定量化

伏見卓恭, 斉藤和巳, 風間一洋

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

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

AIDMを用いたデマ情報拡散再現への試みと検討

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

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

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．

KATO Shoko, SAITO Kazumi, KAZAMA Kazuhiko

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

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

情報検索の未来

風間一洋

人工知能学会誌編集委員会企画・社会とAIの羅針盤2015, 30 (1) 22 2015.01

ノード間の隣接関係を考慮したアノテーション法の提案

伏見,卓恭, 佐藤,哲司, 斉藤,和巳, 風間,一洋

日本ソフトウェア科学会ネットワークが創発する知能研究会（JWEIN2015） 2015

Analysis and Visualization of Topic Series Using Tweets in Great East Japan Earthquake

北田剛士, 風間一洋, 榊剛史

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

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