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マイニングと情報論的学習理論 山西健司 はじめに 大量データからの知識発見技術であるデータマイニ ング技術は機械学習技術、データベース技術、計算機 性能の向上に伴い近年急速に発展している。特に、顧客 データを 上で一元管理する の中で、 顧客データから有効 なビジネス戦略を導き出す手段として重要である。 分野におけるデータマイニングは、従来、顧客属性デー タやトランザクション等の構造化された定量的データを 対象としてきた。現在ではテキストデータなどのような 定性的な非構造化／半構造化データを扱う場面がむしろ 多くなってきている。この場合のマイニング技術は、テ キストマイニングとよばれている。 一方、インターネットの発達により、 するデータの領域は されたものに限らず、 顧客と見なされる。また、 の対象となる顧客は、もはや の対象と 上に格納 空間上へと急激に拡大された。 サイトの来訪

嵯峨山 茂樹: 応用音響学 D2-Clustering edu/appl-acoust/2003/D2-Clustering.tex / 1 東京大学 工学部 計数工学科 応用音響学 D2 - クラスタリング 嵯峨山 茂樹 <sagayama@hil.t.u-tokyo.ac.jp> 東京大学 工学部 計数工学科 資料所在 http://hil.t.u-tokyo.ac.jp/∼sagayama/applied acoustics/ クラスタリング k-means アルゴリズム ベクトル量子化 LBG アルゴリズム セグメンタル k-means アルゴリズム 嵯峨山 茂樹: 応用音響学 D2-Clustering edu/appl-acoust/2003/D2-Clustering.tex / 2 クラスタリング1 内容 1. クラスタリング 2. k-meansアルゴリズム、LBGアル

コンテンツにスキップ ¶ コンテンツ¶ ご案内 構成員 研究内容 研究業績 ローカル情報 リンク¶ マルチメディア工学専攻 情報科学研究科 工学研究科／工学部 大阪大学

社団法人 電子情報通信学会 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS 信学技報 TECHNICAL REPORT OF IEICE. 高次元 Lp 空間における近似最近傍点探索の分散処理手法 岡 敏生† 森川 博之† 青山 友紀†† † 東京大学大学院新領域創成科学研究科 †† 東京大学大学院情報理工学系研究科 〒 113-8656 東京都文京区本郷 7–3–1 東京大学工学部 3 号館 E-mail: †{oka,mori,aoyama}@mlab.t.u-tokyo.ac.jp あらまし 本稿では類似検索に利用される高次元 Lp 空間における近似最近傍点探索について検討を行った．近似最 近傍点探索の計算量はデータセットの増大とともに大きくなってしまうため，大規模なデータを扱うためには

Locality-Sensitive Hashing を用いた階層的クラスタ解析手法の高速化 石橋 徹夫，古賀 久志，渡辺 俊典，菅原 研 電気通信大学 大学院 情報システム学研究科 〒182-8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1 E-mail {ishib-te, koga, watanabe, sugawara}@sd.is.uec.ac.jp 概要 階層的クラスタ解析手法は類似度でデータを階層的に分類し、その結果は樹形図で表現するこ とができる。この手法を用いると細かい分類から大まかな分類までクラスタ間の包含関係が理解し やすいが、計算量は大きなものとなるので、高次元・大規模データに対して適用することは難しい。 そこで本研究では最近接点の候補を高速に見つけるアルゴリズムである Locality-Sensitive Hashing によって作られるハッシュテーブルを用いて、計算

RSS nanno@lr.pi.titech.ac.jp oku@pi.titech.ac.jp 1 Web RSS[1] (RDF Site Summary / Really Simple Syndication) Weblog RSS RSS ( ) Web RSS RSS CMS(Content Management System) CMS HTML RSS Web RSS Feed HTML RSS Feed Web RSS Feed 2 HTML RSS Web RSS RSS Feed channel item [1, 2] channel Feed URI Feed , item channel URI Web RSS item ( “ ”) 1 1( ) • 2005-03-14 - 1 • 2005-03-15 - 2 • 2005-03-15 - 3 • 2005-03

blogとニュース記事の自動対応付け 池田 大介 † 藤木 稔明 †† 奥村学 ‡ † 東京工業大学 工学部情報工学科 †† 東京工業大学 大学院総合理工学研究科 ‡ 東京工業大学 精密工学研究所 {ikeda, fujiki}@lr.pi.titech.ac.jp oku@pi.titech.ac.jp 1 はじめに 近年，blog(Weblog) が急速に普及してきており，情 報源としての期待が高まってきている．blog は個人が 簡単に情報を発信することが可能なツールである．そ のため，blog では書き手の興味のあることや関心のあ ることに対する意見や感想が述べられることが多い． blog ではニュースに対する意見や感想が述べられる こともよくある．しかしそういった場合，普通 blog に はニュースの詳細は書かれない．読み手が言及された ニュースについて詳しく知らなかった場合，

第６回 セマンティックウェブとオントロジー研究会 人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-A401-08 Blog コミュニティの抽出と分析 Detecting and Analyzing Community in BLOGs 谷口 智哉*1 Tomoya Taniguchi *1 *2 松尾 豊*2 Yutaka Matsuo 石塚 満*1 Mitsuru Ishizuka 東京大学大学院情報理工学系研究科 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo 産業技術総合研究所 サイバーアシスト研究センター Cyber Assist Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science

Semi-Supervisedな学習手法による評価表現分類 鈴木 泰裕 † 高村 大也 †† 奥村 学 †† † 東京工業大学 大学院総合理工学研究科 †† 東京工業大学 精密工学研究所 yasu@lr.pi.titech.ac.jp {takamura,oku}@pi.titech.ac.jp 1 はじめに 近年, MovableType などの Weblog 作成支援ツールや, ココログなどの Weblog ホスティングサービスの普及 により, Web 上で Weblog を公開する人が急増してい る. そのため, 個人が発信する有用な情報源の一つとし て Web 上の文書に注目が集まっている. 個人が発信す る情報の中でも現在特に重要視されている情報の一つ は評判情報である. Web 上に散在している評判情報を 一括して扱えるようにすることは, 一般の人々にとって の意思決定や,

協調フィルタリングに関する研究動向 情報システム学専攻ロボティ ックス講座 9751090 福原 知宏 tomohi-f@is.aist-nara.ac.jp 1998 年 3 月 7 日 Abstract ネットワークの普及に伴い WWW や Netnews からの情報獲得の困難性が問題となってい る。これに対し新たな情報収集法として協調フィルタリング (Collaborative Filtering) が 提案されている。協調フィルタリングは他者の知識を用いる情報収集法である。本稿では 協調フィルタリングに関する現在の研究動向と今後の課題について述べる。現在行なわれ ている研究対象としては、明示的情報に基づくユーザの特徴把握、ユーザ間の類似度計算、 個々のユーザに応じた評価予想がある。今後の研究課題としては、暗示的情報を用いたユー ザの特徴把握、機械学習、マルチエージェントシス