In this paper, we make two proposals. The first aims to accelerate similarity calculations by only using a subset of the rating information (namely the highest ratings), while the second attempts to improve the accuracy of listwise collaborative filtering using a simple missing value estimation process. Experiments using the MovieLens 1M (6,040 users, 3,952 items and 1,000,209 ratings), 10M (71,567 users, 10,681 items and 10,000,054 ratings) and Jester (48,483 users, 100 items and 3,519,448 ratings) datasets demonstrate that these proposals can considerably reduce the computation time (by a factor of up to 50) and improve the normalized discounted cumulative gain value by up to 0.02 compared with ListCF, a well-known listwise collaborative filtering algorithm.

In recent years, there have been various systems developed to encourage people to engage in walking related activities. In this paper, we propose one such system and outline the concept for how a smart walking navigation system could be developed based on the notion of perceived exertion. Our system utilizes information about the geographical characteristics of the route along with data from social media to recommend a route for the user. In addition, we describe the results of 3 feasibility experiments carried out on the recommended routes by subjects studies, which overall support our proposed concept.

本研究では，Twitterユーザを対象に，人格特性の変化と他ユーザから受け取ったフィードバックの関係を明らかにした．ここで対象としている人格特性は，Five Factor Modelとして知られる開放性，誠実性，外向性，協調性，神経症傾向の5次元で構成される．我々はまず，IBMの提供するモデルを用いて，Twitterユーザのツイートから過去と現在の人格特性を推定した．次に，過去と現在の間に，Twitterユーザの人格特性がどの程度変化しているかを確認した．さらに，上述の期間において，Twitterユーザが受け取った返信，引用，そして登録に関するデータを取得し，それらと人格特性の変化量の関係を非線形重回帰分析により明らかにした．この分析から，他ユーザによるフィードバックが人格特性の変化に有意に影響する可能性があることが分かった．最後に，これらの結果を踏まえた考察と今後の展望について述べた．

本稿では，飲食店のメニュー等に含まれる料理の新たな表記方式とその自動生成手法を提案する．本稿で提案する表記方式は，「お好み焼き ＝ チヂミ − ニラ ＋ キャベツ」のように，任意の料理をある国の類似した料理名と差分となる要素によって単純な数式で表したものである．また，本稿では，投稿型レシピサイトのデータを用いてこの表記方式を生成する2つの手法も提案する．どちらの手法もレシピデータに含まれる食材，調理工程などの6つの要素に基づいて類似した料理の抽出と，差分となる要素の算出を行う．本稿では，クックパッドのレシピデータを用いて，本表記方式の左辺を日本料理とした場合の結果を被験者実験により，本表記方式の有用性と2つの手法の性能について評価を行った．

近年，ビッグデータや人工知能の世界的な潮流から，分野を横断した多様な領域のデータを連携し，既存のビジネスの付加価値向上や新規事業の創出に対する期待が高まっている．しかし，異分野データ連携によるデータ駆動型イノベーションを実現するためには，世の中に存在するデータの構造とそれらの関係を正しく理解する必要がある．つまり，個々のデータの詳細な分析ではなく，データによって構成されるデータの母集団がどのような構造的特徴を有しているのかを調べることが重要である．データジャケット（DJ）は人間のデータ可読性を向上させ，データ理解を促進させることを目的としたデータ概要情報記述手法である．本論文では，メタデータであるDJを分析対象とすることによって，母集団であるデータと変数の特徴及び構造を理解する．データ市場における「材（リソース）」であるデータについて，変数や共有条件の観点から分析した結果を議論する．分析の結果，データのネットワークは局所的に密であり，大局的には疎な構造となることが確認された．さらに，共有可能データと秘匿データの違いが変数の種類に現れ，それぞれネットワークにおいて異なる特徴を有することが分かった．

本論文では，企業におけるテキストマイニングの応用の一環として，例えば「キヤノン」「セイコーエプソン」「ブラザー工業」といった複数の企業における共通要素（「プリンタ」「インクジェット」など）を推定し，推定した共通要素を使用して新規関連企業（「リコー」「ローランド ディー．ジー．」など）を自動的に抽出する手法を提案する．本手法では，ある企業の決算短信から抽出した業績要因に含まれる重要な語を抽出し，その語にもとづいて共通要素を推定する．そして，共通要素を使用して新規の関連企業を抽出する．さらに，抽出した新規関連企業を共通要素と直接的に関連する企業と，間接的に関連する企業とに分類する．

観光経路推薦では，訪問すべきスポットと巡回経路，また各スポットでどれだけ時間を費やすか予測する必要がある等，問題が複雑であり一般的な定式化や手法は十分に研究されていない．巡回セールスマン問題の拡張としての観光経路を求める問題の定式化は行われているが，スポット間の移動は最短経路を仮定しており，景観重視や，効率重視などといった，経路に対するユーザの嗜好は考慮していない．本論文ではスポットや道への好みという概念を一般化し，辺ベクトルを用いた定式化，および焼きなまし法による高速な近似解法を提案する．提案する定式化により局所最適化法を用いても近似解を得られるなどの利点が得られる．人工データおよびテーマパークの実データを用いた評価実験により提案手法の有効性を示す．

我々は，システムとユーザがインタラクティブに議論の構造化と要約生成を繰り返しながら議事録を生成するシステムを設計した．本システムでは，議事録に対して問い合わせを行い，その結果を受け，さらに新たな操作を繰り返すことで，その会議を個人的な観点から振り返ることができる．我々の問題意識は，従来の議事録では会議の表面的な事実を纏めることが多いため，明示的に示されていない情報を把握することが難しい点にある．会議録の再利用性を高めるためには，議論の構造的な情報やそこに含まれる意図を理解する必要がある．我々は，議論に含まれる意図を明示的に表現するため，言語・非言語情報に基づいて，発言間の関係や階層的な重要度を表す木構造とその抽出方式を提案した．提案システムでは，この木構造をインタラクティブに操作しユーザごとに異なる観点を与えることで，会議の流れや決定事項などの要旨を効率良く把握することを目的としている．提案システムを用いた重要発言抽出に関する評価では，既存の文書要約技術と比べROUGE-2のスコアが高いことが示された．また，10名を対象に実施した被験者実験による評価では，効率的に会議内容を把握できることが実証された．さらに，被験者の利用傾向に関する分析から，議事録生成のための観点をどのように与えていくのかを明らかにし，提案システムの有用性を示した．

Unicode 8.0で導入された肌色修飾子（skin tone modifier）を用いることで，人物に関する絵文字の肌の色を変更させることができる．ユーザ属性推定への利用可能性を探るため，本研究ではTwitterでの肌色修飾子の利用状況を分析した．この結果，プロフィールで利用しているのと同じ肌色修飾子を，自身のツイートで利用しているユーザの割合が高かった．また，同じ肌色修飾子を利用しているユーザへの返信が多いことも分かった．

大規模災害時には，多数の避難所が開設されるとともに，避難生活も長期化することが予想され，それぞれの避難所に，絶えず必要な量の食料を供給し続けることが必要とされる．しかし，実際の災害時には，混乱のなかで情報を一元管理し，必要な場所に必要な救援物資を送るためのプランニングを行うことは現実的ではなく，救援物資を如何にして，必要とされる場所に必要とされる時間に届けるかは，早急に解決しなければならない重要な課題の一つとなっている．この問題に対し，本研究では，アリがコロニーを維持するために用いているとされるアルゴリズムを応用し，分散型の支援物資供給システムの基礎構造を提案する．また，提案したシステムを用いることで，情報を管理する中央集権型のシステムを用いることなく，非常に簡単な仕組みで，必要とされる場所に必要とされる時間に救援物資を届けることが可能となることを簡略化されたモデルを用いてシミュレーションにより示す．

本稿は与えられた系列データから頻出な部分列を抽出することを目的とした．特に，抽出に際して(1)オンライン学習，(2)複数部分列の抽出, (3)さまざまな長さの部分列の抽出, (4)頻出とするしきい値の調節の4つすべて可能にすることをめざした．提案手法は，スパイキングニューロンを用いた2ブロックからなるニューラルネットワークである．LIFモデルに基づくユニットにより構成し，STDP学習則に基づいた結合荷重の更新を行うことで，自己組織的に部分列を抽出するネットワークを構築する．この結果，1つのSTDPのパラメータを調整するだけで，同じ系列から頻出として抽出する部分列を変化させることができた．具体的には，3,000シンボル長の系列から3シンボル長の部分列（出現頻度は0.4%, 3%, 5%）を抽出した際，3%以上出現する部分列の抽出と5%以上出現する部分列の抽出の切り替えに成功した．

我々は，単一慣性センサを活用した初級から中級競泳選手向けの競泳指導システム構築を目指している．このシステムの要件の1つに取得した競技中のセンサデータから泳動作（ストローク，ターン動作）を自動で推定するという課題が存在する．非アンサンブル学習によって泳動作の自動推定を試みた先行研究では，個人によって異なる動作パターンを除去しきれず，汎化能力が低いという課題があった．本論文では，各泳動作内での個人によらない共通のパターンを学習し，より精度の高い動作推定を実現させるため，アンサンブル学習の1つであるランダムフォレストを活用したターン区間の推定を行った．その結果，4泳法全てにおいて，従来の非アンサンブル学習の手法よりも高精度でターン区間を推定できることが示唆された．

我々は，センサデータに内在する個人特徴の物理的意味を明らかにすることを目的とし研究を進めている．我々の先行研究では，右すね，左大腿， 腰背面，左上腕の4箇所に取り付けた慣性センサにより歩行動作を計測し，計測した加速度データに対し特異値分解を用いて，各自の共通の動作を表す類似成分と個人ごとの動きの癖や違いを表すなどを表す差異成分を抽出している．本論文では，特異値分解により抽出した各成分の運動特徴を再現した再構成データが，計測データをどれだけ再現しているかを求め，どの箇所に装着したセンサがどの程度，類似成分・差異成分にそれぞれ寄与しているか把握する手法を提案する．

この研究は，歩行中の注視点空間分布について習慣的訪問者と初回訪問者との比較を行うものである．この注視点を計測するために，実験協力者に視線計測装置を装着した状態で街路を歩いてもらう実験を行った．その結果，習慣的訪問者に比べて初回訪問者の注視点は幅広く分布していることが分かった．また，習慣的訪問者は進行方向へ広がる空間へ視線が誘導され，初回訪問者は左右の開かれた空間へ視線が誘導されることを明らかにした．これは，初回訪問者は習慣的訪問者に比べて周囲空間の状況を把握しようと注視を分散させているためであると考えられる．

本研究では，スパイキングニューラルネットワークの一種であるSpikePropにおいて，連続入力パターンに対する応答を改善することを目的とする．これに対し，ネットワークの構造についてはスパイク応答関数を変更することを，学習法については組み合わせパターン学習法を提案した．これらを併用することで，連続入力パターンに対する応答を改善した．具体的には，従来手法で正しく応答できなかった場合について，70%以上所望の応答が得られるよう改善できた．