発表内容は、酒レビューサイト（「サケアイ」）での推薦システムにおいて、推薦アルゴリズムの効果を調査した事例研究になります。成果としては、「嗜好性と人気度が影響与える対象に対し、比較的新しい学習データを用いる場合には、アソシエーション分析を適用することが、興味の可能性が高い未知な製品を推薦することに有効である」ということを明らかにしました。新山君の修士研究です。
電子情報通信学会信越支部大会で発表しました
9月24日オンラインにて、学部4年生の2人が電子情報通信学会信越支部大会で発表しました。はじめての学会発表、お疲れ様でした。
- オンライン対話のためのマルチモーダル情報分析環境の構築
高橋誠 - SNS における協調的/競合的な情報拡散現象の分析
高津朋也
新らたにメンバーが加入しました
2022年9月に、博士課程の学生1名、学部3年の学生3名が研究室に加入しました。これから、よろしくお願いいたします。
オープンハウス2022の開催（9/5-9/9）
「SNSデータの情報拡散を分析する」というテーマで、高専4年生を対象にオープンハウスを9月5日から9月9日まで、毎日6時間の実施・開催いたしました。機械学習技術で、実データからSNSユーザをモデル化し、それを使って、SNSの情報拡散をシミュレーションしました。
今年は、対面でなく、オンラインでの実施となりました。ご参加いただいた学生さん、ご協力いただいた研究室の皆さん、ありがとうございました。
(8/6) オープンキャンパスに参加します
オープンキャンパス（8月6日）に参加します。総合研究棟4階401室にて、メンバーからの説明やデモを予定してます！
情報推薦システムに関する研究成果が情報処理学会GN研で発表しました
新山君（M2）が情報処理学会第116回グループウェアとネットワークサービス研究発表会にて、以下のタイトルの研究を発表しました。
- 日本酒口コミサイトにおける推薦アルゴリズムの効果に関する事例研究
○新山 大地・羽山 徹彩（長岡技術科学大学）
研究室の引越し
研究室を引越ししました。皆さん、お疲れ様でした。また今年度、最初で最後の集合写真を撮りました。卒業される方は、今後のご活躍をお祈りしています。
国際会議KICSS2021にて、The Best Presentation Awardを頂きました
国際会議KICSS2021にて、Best Presentation Awardを頂きました。
発表内容は、グループ議論に対し、マルチモーダル分析により効率の良い知識伝達の傾向を明らかにしました。
Twitterデータ分析に関する研究が国際会議に採択されました
以下の研究が、The 20th IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology に採択されました。
- Analyzing Features of Passive Twitter’s Users to Estimate Passive Twitter-User’s Interests
新たなメンバーの加入(2021/9)
新たにメンバー（久保君、高津君、高橋君）が3名加入しました。これからよろしくお願いします。