第15回研究会プログラム
第15回研究会
第15回研究会開催要領
- 日時 2017年3月4日(土) 13:00 - 17:40
- 場所 東京大学駒場Iキャンパス18号館ホール
- 参加費 無料
13:50 - 14:20
データマイニングとテキストマイニングの連携によるデータ分析支援
- ○松本 友哉,砂山 渡,畑中 裕司,小郷原 一智(滋賀県立大学)
近年では,アンケート分析などにデータマイニングやテキストマイニングの技術が用いられることが多くなってきた。しかし,データマイニングでは数値データ,テキストマイニングではテキストデータの分析を主とするため,その両者を含むアンケートデータ等の分析においては,用いるツールの選択が難しい状況があった。そこで本研究では,テキストマイニングのための統合環境TETDMをベースとして,これにデータマイニングの機能を追加することで,両方向からのデータの絞込みとデータの解釈に役立てられる環境を提案する。
14:20 -14:40
研究初心者のサーベイ行為を対象とした論文整理支援システムの基礎検討
- 西村 勇哉,○大杉 隆文,盛山 将広,内藤 峻,松下 光範(関西大学)
本研究の目的は,研究初心者を対象に,サーベイの支援により研究分野への理解を促すことである.研究初心者は研究活動における知識や経験を有していないため,研究分野について理解するためのサーベイを活用できていない現状がある.そこで本稿では,サーベイで得た情報を整理するための論文情報可視化インタフェースを提案する.提案手法ではサーベイした論文全体の関係性をオイラー図を用いて可視化し閲覧可能にしている.実験により,自身のサーベイの全体像を把握することで,研究分野の特徴を見つけ,理解を促すことが確認された.
14:40 - 15:10
密度に基づく時空間分析システムにおける学習済み深層ネットワークを用いた画像分類
- ○酒井 達弘,田村 慶一,北上 始(広島市立大学)
近年,Twitter上では大雨や大雪に関する画像データの投稿が行われている.我々はTwitterから大雨や大雪などのトピックが取り上げられている領域を抽出し,BoFを用いた画像分類によりトピックに関連する画像データを提示するシステムを提案している.本研究では,既存のシステムに学習済み深層ネットワークを用いた画像分類を導入する.大規模画像データを用いて学習させた深層ネットワークから抽出した画像特徴量は,BoFを用いた画像特徴量よりも汎用性が高く,画像の特徴を捉えることができ,高精度に分類することができる.
休憩 15:10 -15:30
16:50 - 17:20
地理的な関連性を持つ時系列データの探索的分析を支援する可視化システムに関する研究
- ○内藤 峻,岩崎 有基,松下 光範(関西大学)
本研究の目的は,ユーザの興味や関心に応じて様々なモダリティの情報へのアクセスを繰り返しつつ時系列データを分析するための支援システムの実現である。著者らはこれまでに,新聞記事と地図,統計データを対象に,ユーザが時系列データの経時的変化とその変化の要因を把握できるようにする可視化インタフェースを提案してきた。本稿では,(1) グラフと記事との連携の強化, (2) グラフのインタラクションの追加,によりユーザの探索行為の円滑化を図る。加えて,ユーザ実験を行い,システムの到達点と今後の拡張の方向性について検討する。
17:20 - 17:40
初学者を対象としたニュース記事中のトピックの関係性に基づく可視化インタフェースの提案
- 西川 奈都月,◯盛山 将広,内藤 峻,松下 光範(関西大学)
本研究の目的は,Webニュースにおけるユーザが関心を抱いたテーマに関する記事同士の関係性を把握させ,テーマに対する理解を深めさせることである.Webニュースサイトの利用者数は増加しているものの,記事が多様な観点かつ膨大であることから,専門知識のない人にとっては記事同士の関係性が把握しにくい.本研究では,ニュース記事に存在する潜在的話題の関係性に基づき,複数の記事を分類して階層構造に反映し,記事の関係性を明確に可視化するインタフェースについて提案する.
キーワード:
参照:[お知らせの歴史] [イベントの歴史]