モバイルサービスは利用者が日常生活で困ったときにこそ最も役立つものであり，問題に対峙し解決する利用者のモデル記述はモバイルサービスの設計において重要である．本稿では観光の場面を題材としてモバイルサービス利用者の行動モデルと妨害事象の記述方式について報告する．

ブログ数がますます増加している中で、そのデータを適切に収集し効率化を図る必要がある。この研究ではブログを対象とし、定量的観点からの分析を行う事でブログサイトのデータ収集の効率化を図る事を目的とする。

我々は、ユーザには商品購入時期に関する志向が存在すると考えている。（例：発売から間もない商品を購入することが多い）本発表では、ユーザの商品購入時期に関するユーザの志向を推定し、商品を推薦する方式について提案を行う。

氏名でWeb検索を行った結果を同姓同名人物毎に分離し、人物属性情報（地名・職業・キーワード)を表示するシステムを試作した。本システムは、氏名による検索結果の分類インタフェースとして、また、該当人物の特徴の理解に役立つと考える。

本研究では、共有コンテンツのアクセス傾向によりユーザを分類し、特定ユーザの行動履歴に基づいて情報推薦を行う手法を提案する。そして、新規アイテムの推薦に対しての有用性を評価する。

現在，多くのブログはタグの機能を備えているが，シングルタグしか対応しておらず，また，タグ未設定の記事も多い．そこで，本発表ではタグが設定されているブログ記事を基に，自動的にマルチタグを付与する手法について報告する．

近年、小中規模のスーパーマーケットは転換期を迎えており、マーケティング手法にも革新が望まれている。<br>そこで、本研究では、メールマガジン・アンケート・ショッピングを効率よく連動したモバイルサービスの構築を試みた。<br>本稿では、構築したシステムの概要について紹介するとともに、そこから得られるデータウェアハウスから新しいWebマーケティングの手法を提案する。

複数の企業情報サイトの情報を統合し、検索エンジンで企業名の検索件数を用いて代表的な企業を推測し、その情報を組み込んだ業界地図の作成を行うことにより、検索支援を目的とするアプリケーションを開発する。

連携体を形成して知識を創出する地域クラスターの機能について、連携体が形成されるというレベルでの「組織の創造」と、連携体のもとでの相互作用というレベルでの「知識の創造」の２つの視点から論じる。

本研究では，イベントと場所の構造に基づくオントロジーを用いて，共有スケジュールを時間情報や位置情報，場所情報などにより構造化し，動画や静止画を管理する手法を提案する．

スケジュール情報を介したユーザーのやり取りを有向重み付きグラフで表現し、その履歴を情報の発信や受信の際の推薦に用いることにより、ユーザーのプライバシーを守りつつ有効な情報流通の支援を試みた。

メーリングリストに手作業で付与したメタ情報と，自動的に生成されるメタ情報を RSS や iCalendar などのメタデータとして配布するシステムとその運用について述べる．

WEB検索により得られるタイトルや要約情報の類似度を計算し、選択項目から並び替える検索支援システムを作成した。自己組織化マップによるクラスタリングやコサイン尺度により類似度を算出し、類似リストを作成している。本論文では、作成したシステムの説明と、類似度算出方法の違いによる結果の比較を行う。

近年、Webとコンピュータの発展により人間が行うワークフローにはWebサービスによって実現するものと、自分のPC上のアプリケーションによって実現するものと、手動で行うものの3種類が含まれている。本研究においてはそれらのタスクに関するオントロジーを記述することによって、ユーザの行いたいタスクをワークフローに展開するシステムを提案する。

大規模データにおけるベイジアンネットワーク構造推定アルゴリズムを提案し、それを用いたWebレコメンデーションシステムを開発した。評価実験を行い、システムの有効性を示した。

近年、Webにおけるコンテンツを閲覧者が編集するユーザ参加型のサービスが提案されてきたが、その編集は文字ベースの情報に留まるものが多い。本稿では、Webにおいて特に重要な役割を担うハイパーリンクを閲覧者が追加設定可能にする環境を提案する。

今日主にインターネットを通じて膨大な量の情報が公開されている．しかし，それらの情報の粒度はばらばらであり，また情報の量にも偏りがあるのが普通である．このような情報から全体の傾向を読み取るには，元となった情報の粒度の違いや偏りに配慮した提示方法が必要である．本研究では情報の量が少なく，かつ，各データを平面上に配置するのが適当である数値情報の表示に適したぼかしグラフを提案する．ぼかしグラフは与えられた数値を平面上にぼかして表示することで実際にはわからない部分の傾向を直観的に把握できるようにすることを目指す．

時空間的な広がりを含む動向情報を，統計グラフと日本地図を用いて可視化し，直接操作によりインタラクティブに利用可能な情報可視化システムについて提案する．時空間的な動向情報には降水量，気温や災害，犯罪に関する情報など，多様なものが含まれており，それらを利用するユーザには計算機に不慣れな場合も多い．そのため，提案するシステムではキーボードなどの間接操作は用いずに，マウスによる簡便な直接操作のみで可視化粒度の調整や可視化表現間の遷移を実現する．これにより，コンピュータスキルを伴わないユーザでも，情報へのアクセスとその理解が容易に行えることが期待できる．

ネットワーク上には多様な形式の情報が豊富に存在しており、それらを利用者の意図に応じて活用する技術が求められている。このような要求に応える技術の一つとして、我々は言語情報と数値情報の相補的な利用に関する研究を行っている。その一環として、本稿では言語情報と数値情報が密接な関係を持つ動向情報に着目しそれらを統一的な枠組で可視化する手法を提案する。株価などの統計情報の場合、その正確な値を知るには数値情報が適切であるのに対して、変動の大局的な理解や背景となる事象の把握には言語情報が適している。そこで、これらを一つのグラフ上に提示し、その情報ソースに対話的にアクセスできるようにした。

　近年，blogなどに見られる時間情報付き文書が増大し，それらを俯瞰し理解するための技術の必要性が高まっている．本研究では，時間情報が付与された文書の集合に対して，そこに潜在する多重な文脈を顕在化させ，更に文脈間の相互作用を可視化する手法を提案する．

われわれは，半自動で，大規模記事群から数値情報を取り出し種々のグラフを生成するテキストマイニング・可視化システムを構築した．例えば，このグラフは，台風の中心気圧を横軸，風速を縦軸にとったものである．さらに，われわれのシステムは，3次元以上の数値情報も記事群から取り出し，それを示すグラフを生成できる．実験の結果，われわれのシステムは約1時間の人的労力の半自動的処理で，2年分の新聞記事からおよそ100個の有用なグラフを生成した．

論文を閲覧する際に行う自然なアノテーション行為として，下線引きやメモ書きが存在する．本論文では，それらのアノテーションにはその論文に対する閲覧者の興味・嗜好に関する情報が含まれていると考える．そこで，それらのアノテーション情報を獲得するために電子化論文閲覧システムを構築する．そして，本システムを運用し，得られたアノテーション情報から，閲覧者の興味・嗜好の抽出を行う．さらに，応用例として，論文を執筆する際に過去に閲覧した論文を容易に引用できるシステムを提案する．

近年、電子化された情報の増加と検索技術の発展により、比較的単純な情報であれば検索技術を用いて容易に得ることが可能となってきた。しかし、例えばある会社の株価の変動と同期している株価の変動をもつ会社や、ある製品の売上の増加と共に使用されるようになった単語を知りたい場合など、入手した統計情報を検索者の検索意図に沿った形に加工し、さらにその統計情報を利用して再検索するといった情報編纂はまだ難しい。そこで我々は、株価などの統計情報に加えて単語の出現傾向も1つの動向情報と見なし、単語と株価、単語と売上、株価と売上など、多様な動向情報間の類似性を算出することにより、これらの課題を解決する方法を提案する。

動向情報の自動編纂を行なうためには，テキストから各種統計量を自動抽出することが必要である．その自動抽出は，統計量の諸元を表す表現(統計量名)ならびに対応する数量を抽出するとともに，両者を対応づけることによりなされるが，特に，テキスト中で様々な現れ方をする統計量名の自動抽出が要となる．そこで，本論文では，統計量名の自動抽出に重点を置いてテキストからの統計量の自動抽出を考察する．抽出すべき統計量名は単一の短い言語表現であることは稀であり，様々な構成要素から成立ち，テキスト中に散在することが普通である．そこで，統計量名の成立ちを考察し，機械学習手法により各構成要素を個別に抽出する方法について考察する．

　我々は，汎用的な動向情報タグ付けシステムの構築を目指し，相対表現の利用によるテキスト中に明示されない動向情報を推論する機能と，Template Relation(TR)の応用によるテキスト中に散在する動向情報を抽出する機能，に関する研究を進めている．これまで，相対表現を利用した動向情報推論機能の研究を進め，F値で約0.8の性能が得られることを確認した．現在，TRの応用による動向情報抽出機構実現のために，新聞記事中に表れる固有表現間の動向情報の特徴や傾向に関する調査を進めている．　本論文では，動向情報タグ付けシステムの概要の紹介と，新聞記事中の固有表現間の動向情報調査結果に関して述べる．

本研究は、フロイトの心的装置を、コンピュータ・プログラム化し、心的装置の力動的なプロセスを、理論的に分析することを目的とする。心的装置は、人間の心の機能をイド・自我・超自我に分類し、人間の心的活動をそれらの相互作用の結果であるとするものである。イドは、その心的エネルギーの変数として、生物的エネルギー、自己保存エネルギー、社会的エネルギーを考え、快感原則に基づくものとする。自我は、メモリー・システム（意識メモリー、SM,STM,LTM,WM）を使用し、現実原則に基づいて、その活動を行うものである。超自我は、道徳的ルール・自我理想ルールに基づいて、自我の活動を規制し、ルールに違反した環境（刺激）や出来事を無意識メモリーへと転送する。無意識メモリーの内容は、防衛機制ゲートを通過して、自我が使用する意識メモリーの内容へ影響を及ぼす機能を持っている。本システムは、人工知能や人口人格の基本システムへの利用、および、精神医学における患者の分析などに利用可能である。

This paper describes an annotation guideline for a temporal relation tagged corpus. Our goal is to construct a machine learnable model which automatically analyzes temporal events and relations between events. In this paper, we report our initial attempt in preparing a small-sized tagged corpus used as a training data. Since analyzing all combinations of events is inefficient, we examine use of dependency structure to efficiently recognize meaningful temporal relations. We find that the dependency structure appears useful for reducing manual efforts in constructing tagged corpus with temporal relations.

機械翻訳や形態素解析などの言語処理機能や対訳辞書などの言語資源を連携させ，異文化コラボレーションのための新たな言語サービスを生み出す言語基盤である言語グリッドを用いた異文化コラボレーション環境の構築について述べる．

遺伝子発現データの極大バイクラスタの重複問題を緩和すべく，疑似バイクラスタの概念を導入し，接尾辞木情報に基づいて主要な疑似バイクラスタを効率良く枚挙する手法を提案する．