F10-3『サンプリングされたマイクロブログデータ上でのユーザーコミュニティ復元手法の検討』 : サンプリングされたフォロー関係グラフから、強連結な (不完全な) コミュニティ構造を発見し、元のグラフでのコミュニティ構造を復元する試み。 #deim2012
2012-03-05 09:39:18@nakamura 人流が一番大きな要因なのかも気になる.つぶれやすいお店を全国で収集して傾向とか見てみたいなぁ. #deim2012
2012-03-05 09:41:41C10-4 MALL:ライフログを用いた楽曲推薦結果の一覧可視化: 宇野 愛, 伊藤 貴之 (お茶の水女子大) #deim2012
2012-03-05 09:42:05F10-3「サンプリングされたグラフを考えるのは、Twitte 上の関係は比較的密である一方で、API の制限などで網羅的に収集しにくいなどの課題があるから。復元には、ツイート内容の類似度やユーザ交友関係の類似度を組み合わせて使用。他材料の導入も考えられる。 #deim2012
2012-03-05 09:43:08C10-4 ライフログを用いた楽曲推薦MALL.この発表は推薦の精度とかは含まれないのかな?一覧可視化が発表の主題? #deim2012
2012-03-05 09:45:34@mtsmr ありがとうございます。精度を議論できる規模のデータがまだ収集できてないので、前段階的に可視化でざっくりと傾向を確認した、という現状です。(ちなみにこのセッション、3人ともB4なので、まだまだこれからですw #deim2012
2012-03-05 09:49:43さて, @teradatsutomu さんによるチュートリアル「実世界で「使える」装着型センサデータの処理技術」 #deim2012
2012-03-05 10:03:48C10のセッションにご意見いただいた方々とお話ししたかったのですがB11の座長だったのでサッサと退出してしまってすみません… #deim2012
2012-03-05 10:04:18T3: チュートリアル.世界で「使える」装着型センサデータの処理技術: 寺田努 (神戸大) #deim2012
2012-03-05 10:05:51T3 「センシングは簡単:情報処理2011年8月号特集「夏休み工作のためのフィジカルコンピューティング」 そうそう,これはやろうと思って去年はできなかった. #deim2012
2012-03-05 10:10:08@takenokoyaroo 発表者の加藤です、ご清聴・ツイートありがとうございます。今回はどちらもユーザーをノードとしておりまして、似たユーザーに指示されたアカウントはツイートも似通ったものになった、というのが2部グラフ可視化の内容です。 #DEIM2012
2012-03-05 10:11:01E11-1「条件としてキーワードを入力。システムは、問合せ意図を推定し、複数候補を提示。利用者が合致するものを選択。検索結果からデータ指向要素・文書指向要素にマッチするものを収集し、出力を構築。組合せ方は複数ありえる。というアイデアの提案(?)。 #deim2012
2012-03-05 10:13:39T3 状況がわかるとどうなる?:地図ソフト.現在地ー>目的地ー>目的,が分かる度にサービスが変わってきた/いく. #deim2012
2012-03-05 10:14:14#deim2012 B11-1 「画像の色彩と形状から受ける感性情報を用いたぬりえ支援システム」ぬりえからグラフィックデザインに昇華できるといいなぁ。
2012-03-05 10:14:37T3 「予測精度が高くないのでかわいいキャラクターでごまかしてる」笑うところでしたが,そういう細かい配慮も実は重要ですよね #deim2012
2012-03-05 10:15:51初日チュートリアル資料にミスがありましたCollaborative Topic ModelはBest paperじゃなかったです。別のなんとか賞でした。 #deim2012
2012-03-05 10:16:15センシングについて簡単なものでもみにつけておくと研究の幅は広がる.リッチな状況が取得できればサービスの質は向上する.予測精度をキャラクタによってごまかす #deim2012
2012-03-05 10:16:20