本論文は、近年利用が拡大しているＰＤＦ形式のデジタルカタログから有用な情報を取り出すため、ＰＤＦをＨＴＭＬ形式に変換し、Ｗｒａｐｐｅｒ技術を用いて情報抽出を行う手法を提案するものである。

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Webからのデータ抽出は、近年非常に注目を集めている。本研究では検索エンジンを用い、得られるスニペットを利用して、類義語や上位語、下位語などの関連語を自動で抽出する手法を提案する。

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我々は今までに，神経回路のモデル選択と追記学習とを同時に実現する，睡眠期間を導入した追加学習法を提案してきた．本論文では，その応用例として，時系列データを学習するロボットシミュレーションを行い，その有効性を示した．

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近年、不具合発生要因の増加に伴い、自動車のリコールが増加している。市場不具合としてユーザから報告された文章データを解析することにより、市場不具合の関連性を分析し、その傾向を明らかにしたので報告する。

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本研究では、時系列センサデータに対して系列間の相関関係の類似性が反映されるように次元削減を行い、データの背後に潜むシステムの運用状態を可視化する方法を提案する。そして、本手法をビルエネルギー管理システムへ応用し、非効率的なエネルギー使用状況の発見を試みる。

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所与の文書群から評価値が上位 N である形式概念に基づく文書クラスタを高 速に抽出する手法を提案する． ここでは特に，文書を構成する語彙群から得られる数量化理論を利用した 内包による外延オブジェクトの動的な順序付けのもとで分枝限定 深さ優先探索を行なうアルゴリズムを与え，その実験的な評価を行なう．

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健診データの分析を行う際の支援を目的に，多次元尺度構成法などの統計的手法を用いて健診データを2次元上にマッピングし，視覚的な情報として，データが表す対象者の健康状態や潜在的な疾患，症状への移行の程度を提示する解析方法について検討する．

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俳句には季語があり、作品の季節感を明確に読者に伝えることができるが、漢詩ににおいては、作品全体に用いられている詩語の季節感から読み取らなければならない。一方、漢詩を作詩する場合に、しばしば参照される詩語集は季節別・詩題別に分類され、詩題ごとに使用できる詩語が集められた詩語辞書であり、詩語がもつ季節感が分類の基礎になっていると思われる。本研究ではこの分類情報を手がかりに、詩語が持つ季節感の数値化を行い、中国古典七言絶句の漢詩の季節感の推定を行った結果について報告する。

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時系列データを対象として相関ルールを発見するデータマイニングシステムを開発した．部分時系列の厳密な一致ではなく，曖昧さを許す必要があるため，ＤＰマッチングと利用している．本論文では，システムの詳細について報告する．

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オーサリングシステムによる多種多様な学習・教授理論の理解と活用を実現するため，理論の宣言的記述とoperationalな解釈を両立させたオントロジーとそれに基づく学習・教授シナリオのモデル化の枠組みを提案する．

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ソーシャルブックマークの問題点として、タグの表記揺れやタグ付け自体に労力がかかる、などがある。 本研究はこれらを解決するために、ユーザーの履歴を利用してタグ付けを自動化するシステムの開発を目的とする。

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我々は、ユーザの革新性に着目し、適切なタイミングでユーザに情報の推薦を行う方式を提案してきた。本稿では、アンケートデータを用いて、ユーザ革新性の推定手法の有効性に関して検証した結果を報告する。

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ネットワークからのコミュニティ抽出において、従来は単一種類のノードから構成されるものを対象とした研究が主として行われてきた。しかし現実世界においては、論文と著者、組織と構成員などのように種類の異なる要素から構成されるネットワークが少なくない。 本研究では、種類の異なるノードが混在するネットワークを対象としたコミュニティ抽出手法を提案する。ユーザと質問の２種類のノードを持つＱＡサイトのネットワークを用い、コミュニティ抽出および視覚化を行った。

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本論文では，ナノテク材料に関する知識を例として，機能，性質，特性といった概念について，オントロジー工学に基づいた考察を行う．さらに，これらの考察結果を知識の構造化システムに適用し，その効果について検討する．

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本発表では、ロール概念のインスタンスの生成・消滅の取り扱いを中心としたオントロジーに基づくインスタンス管理問題の考察を通し、構成ロールの導入、ロールホルダー階層の構築などロール理論の洗練を行う。

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オントロジーは，対象世界における暗黙の仮定を明示化したものであるが， そうした仮定は必ずしも明文化されていないため，オーサからうまく引き 出す能力がオントロジー構築支援システムには求められる．我々は概念化 アスペクト(CA)と呼ぶis-a関係の論理構造を概念化した知識を用いることで， オーサから対象世界の暗黙の仮定を明らかにしながらオントロジー構築を進 めることができるようになる．本稿ではCAの論理表現の根拠とCAが構築 支援において果たす役割について説明する．

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生命現象のシミュレーション構築には、知識をコンピュータ上に表現する方法や、生物学の知識の扱い方が課題となる。これらの解決へ向け、アポトーシス（細胞自殺）に関する知識をオントロジーを用いて記述し、その定性的な記述をどのようにシミュレーションにつなげるかについて考察する。

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大量の記事からのトピック分析において，すべての記事に対して処理を行うと計算時間が膨大になる．また，実際にユーザが必要とするトピックは限られる．本稿では，ユーザの好みにより記事を選択しトピック分析をすることで，トピックの推薦を行うシステムについて述べる．

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ソフトウェア開発において、要求仕様文書（自然言語文書）から開発項目（フィーチャー）を適切に抽出する必要がある。本稿では、問題解決プロセスモデルをフィーチャー抽出に適用することを提案し、その有用性と、具体的な手法を述べる。また、抽出支援ツールも紹介する。

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本研究では，多大な労力と時間を要するBGM選択を支援するため，心理実験により楽曲と印象語とを空間上で対応付けを行い，これをもとに，一次検索された楽曲を印象空間上にマッピングして視覚化することで，直感的な楽曲検索支援を目指す．

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顔画像を推薦するシステムとして、従来はタグ情報を用いた手法が多用されて来た。しかし、この手法ではユーザーが複数のタグに対してどのように重みを付加しているか考慮できない．そこで本研究では他人が主観的につけた顔の評価値の平均値を疑似メタ情報として利用可能かどうかを考察した。

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社会ネットワークは人や組織のコミュニティの分析，情報の推薦や共有などにおいて重要であり，近年，Web上の情報から社会ネットワークを自動的に抽出して分析する研究が注目されている．本研究では，これらの自動的に抽出された社会ネットワークに基づいてエンティティのランキングを予測するランキング学習モデルを提案する．まず，Web上から対象エンティティ同士のさまざまな関係を抽出してネットワークを構成する．そして，中心性とランキングアルゴリズムを利用してネットワーク中のノードをランキングし，正解となるランキングの方法を学習する．評価実験では，企業の価値と研究者のランキングをそれぞれの関係構造から予測する試みを行なう．本研究を通じて，どのような関係がランキングに寄与するか，どのようなネットワーク構造がランキングを上げるために有益であるかなど新しい知見を得ることが可能であると考えられる．

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近年，多くの投資家が為替の変動から利益を得ようと試みている．本研究では，為替投資を行うタイミングに焦点を置き，外国為替取引手法の最適化を提案する．手法として，複数のテクニカル指標を組み込んだ遺伝的アルゴリズムを用いる．

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経済新聞記事から抽出した企業の業績発表記事の中から業績要因（例えば，「新型の自動車の売り上げが好調」）を抽出し，その業績要因に対して業績に対する極性（ポジティブ，ネガティブ）を付与する手法を提案する．

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本研究では,株式売買において個人投資家が一般に用いるテクニカル指標値に基づいた時系列パターンの抽出,それらを組合せたルールの作成,及びその検証環境の提供を目的とする.パターン抽出ではクラスタリング,ルール作成では決定木を用いて学習を行う.

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サービス設計において， 設計値の決定は設計者の試行錯誤に頼るところが大きく， 設計者の負担や設計効率の悪化が問題となってくる． そこで本研究では，設計効率の向上のために 解探索による設計値決定支援システムを提案し，有用性を検証する．

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本研究は、異なる利得関数を持つエージェントで構成されるグループを用いて社会的ジレンマの問題を扱う。マルチエージェントシミュレーションを用いて分析し、エージェントの構成割合と協力率の関係を示した。

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実際の戸建て住宅を対象にした環境構造の分析例を紹介し，それを生態心理学で提出された「面の幾何学」から検討する．その上で，「面の幾何学」にもとづいた建築行為の理解へ向けた課題と可能性を議論する．

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Webにおける効果測定におけるクローラーや悪意のある攻撃に対する脆弱性を克服するためのシステムを提案する．本研究では，機械的なアクセスを効果測定のカウントから自動的に除外するための手法を示す．

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本論文では，制約最適化のテクニックを用い，著者間距離等のデータを活用する会議プログラム自動生成ツールの提案を行う．また，提案ツールを用いて，本大会のプログラムの作成を行った結果に関して報告する．

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我々は逐次SATソルバMiniSatを並列化しチューニングすることにより、大幅な速度向上を実現した。本論文ではSATソルバの並列化技法とマルチコアクラスタ環境での評価について述べる。

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等式に基づく推論は計算機科学の幅広い分野で重要となる。項書換え系の完備化手続きは、等式推論における基本的な問題である語問題を解くための手続きであるが、実行に必要なパラメータの設定が困難であった。本発表では、完備化手続きの並列実行を効率化する多重完備化手続きと自動停止性証明技術を用いて、効率が良くパラメータの入力が不要な完備化手続きを提案する。

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複数の枝刈り手法を組み合わせることにより、深さ優先探索や分枝限定法等の探索処理の効率改善が可能となる。本論文では既存の結合手法を解析し、オンライン結合法を提案する。

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本論文ではProfit Sharingの期待値に基づく合理性を示す．具体的には，宮崎が示したProfit Sharingにとって学習が最も困難な状況において，いくつかの条件の下で強化値の期待値を計算することによってその合理性を示す．

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TD-Network は、強化学習において部分観測問題に対する適切な状態表現を生成する方式 Predictive State Representation を一般化した枠組みである。しかし、従来は、TD-Network の構造は研究者が明示的に与えなければならなかった。本発表では、TD-Network を自動的に獲得する方法を提案し、Ring-world における実験結果を示す。

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進化ロボティクスのギャップ問題を「実進化」は模擬環境の排除で解決したが，低適応度動作に難がある．そこで，制御器との共進化系として導入した先行評価器で低適応度とみなす個体の実評価を抑止する手法に関して基本的評価を行う．

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環境との相互作用それ自体からのみならず，相互作用のうちに潜む法則性をシンボルとして把持してゆく能力は，高等生物が具備している柔軟な適応力の基盤を構成するものの一つである．本研究では，来るべき環境の予測を学習し，これを行動に活かすことでこの能力を実現する強化学習手法を提案する．

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成功・失敗といった属性を持つ複数の文書集合があった場合、その要因を見つける差異分析はテキストマイニングの魅力的なアプリケーションである。従来は特定の文書集合に特徴的な表現を抽出し提示することによって知見を得る試みが行われており、コンタクトセンターにおけるコールログのような人手による概略から成る短いテキストデータでは有効であった。しかしながら、報告書のような一文書が長いデータの場合、抽出された特徴的な表現を知見に結びつけるには実際の原文を読まないと知見に結びつけるのが難しい。本研究では文脈を指し示す表現とその範囲を利用した分析手法を提案し、決算報告書を使った企業評価分析でその有効性を示す。

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本稿では，われわれが開発したテキストマイニングシス テム Simpleminer について紹介する．このシステムは， Windows上で簡便に動作する．自由記述のアンケートデータ の分析や，論文書誌情報・論文タイトル情報からの動向分析 に用いることができる．

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SVMを用いたテキスト分類において,テスト事例と類似している訓練事例を求めるために,SVMが学習した重みに基づく類似度を提案する.

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大量に創出され続けるデータをオンラインで処理するためには，Concept Drift（学習対象の変化）に対応しなければならない．本研究では，二つのオンラインクラス分類器を用いたConcept Driftの学習・検出システムを提案し，スパムフィルタリングへ応用した結果を示す．

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アドホック通信における情報伝播の要因事象の絞込みの提案を目的とし，都市に おける口コミ的情報伝達モデルを採用したエージェントシミュレーションによる 情報伝播データの生成およびデータからの情報抽出を行う．

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文書断片を再構成するために，物語構造モデルに基づき話題の遷移をモデル化し分析する手法を提案する．提案する手法を超小型人工衛星の設計議事録に適用した例を示す．

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設計品質を向上するために、領域を横断して関連する不具合文書を参照すること が望まれ、計算機による支援が求められる。本稿では、領域依存の文書メタデータのうち部品構造情報に注目し、オントロジーを用いて関連する文書を提示する技術を提案する。

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本研究では，コントラストセットマイニングに基づき，順序付き部分グループ列を分割するための効率のよいアルゴリズムを開発する．また，開発したアルゴリズムをインフルエンザウイルス遺伝子データに適用する．

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Concept Driftを含むデータストリームから分類精度が高い決定木を導出する手法として ，代表的な手法であるCVFDTの葉ノードにナイーブベイズを導入したCVFDT_NBCを提案する. 本論文では，人工的にConcept Driftを含むデータストリームを作成し， CVFDT_NBCの性能が既存手法に比べて優れていることを実験を通じて確認した.

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グラフスペクトルを用いて部分グラフ同型判定問題を近似的，かつ効率的に解くことが可能であることから，本研究では，それを利用し，大規模な頻出部分グラフを近似的に高速に求めるアルゴリズムを提案する

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本研究では，ブログにおいて検索頻度の高いキーワードを主として狙ったスパ ムブログの問題についての分析を行うことを主目的として，スパムブログデー タセットを作成し，スパムブログの分析を進めている．スパムブログデータセッ トの作成においては，まず，キーワードによって検索されるブログサイトの生 起数の推移を観測することによってバースト現象を確認し，バースト日におい て特に一日の投稿記事数の多いブログサイトを中心にブログサイトの収集を行 う．次に，これらのブログサイトに対してスパム・非スパムの識別作業を行う ともに，スパムブログに対して，アフィリエイトサイトへのリンクの形態や， ブログ本文中のテキストのコピー元の分類，コピーの際の文書収集手順の分類等の いくつかの観点からスパムブログの類型化を行う．また，同一のスパマーが作成 していると思われるスパムブログに対するスパマーの識別結果を付与する． 以上の情報を考慮して，スパムブログデータセットを作成する．

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本研究は同期分散型WebブラウジングシステムというWebサービスの実装研究である． 本稿ではそのシステムの応用例を示す． また、システムを利用するグループと利用しないグループにおいて実験を行い，システムの評価と考察について述べる．

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NPO法人ドットジェイピーの各支部で，半年間に流通したメールの分析から得られるメンバ間の影響力が，メンバ間の価値観の共有に与える影響を分析する．さらに，価値共有を利用した投票方法について検討する．

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