top of page
This site was designed with the
.com
website builder. Create your website today.Start Now

哈牛桥智能科技南京公司由国龙博士于红红博士领导的牛津大学、剑桥大学、哈佛大学、MIT等博士团队，ERP咨询，云技术，大数据，区块链，AI机器学习，RPA, OCR-AI 特别是深度学习等人工智能领域实践能力专家。核心团队成员均为来自Google、亚马逊，Facebook，IBM，微软，英伟达，华为、腾讯，阿里等，具有资深研发、管理经验的行业精英。

项目业绩：和阿里，腾讯，华为等多家巨头企业签约达成战略合作：5G 远程医疗，智能驾驶，智能商业，5G机器人 ，5G材料半导体。在分离纯化、创新药物、生物技术、芯片设计、量子点显示、多点触控、纳米微球和低碳纳米材料等关键技术世界领先。

 

CEO　于红红

哈佛大学计算机科学博士和工商管理博士

ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家

35年的工作经验

手机090-8747-9395

电子邮件yuhong268@gmail.com

 

1970年出生，现任NTT Data部长，PM部主任，中国科学院研究员，JSAI人工智能学会正式会员，IEEE会员，CAAI中国人工智能学会会员，AAA1国际人工智能学会会员。他是英国人工智能中国ACM专员ACM的成员，SIGIR 会員、他的主要研究领域包括ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家，计算机视觉，多媒体技术和机器学习。

国际刊物论文
[1]YuHonghong, “Modeling Background and Segmenting Moving Objects from Compressed Video”, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 18, No. 5, May 2008, pp670-680.
[2]YuHonghong "Automatic Segmentation of News Items Based on Video and Audio Features", Journal of Computer Science & Technology, Vol.17, No.2, Feb., 2002. pp.189-195
[3]YuHonghong “Shape-based Adult Web Images Detection,” International Journal of Image and Graphics, Vol.6, No.1，2006，pp. 115-124


[1] ]YuHonghong, “A Hybrid Text Segmentation Approach.” in Proceedings of IEEE International Conference on Multimedia and Expo. Jun.28,2009 
[2] ]YuHonghong,  "Detecting Violent Scenes in Movies by Auditory and Visual Cues", In Pacific-Rim Conference on Multimedia, Tai Wan, China, Dec. 9-13, 2008.
[3] ]YuHonghong, "Fast and Effective Text Detection”, IEEE International Conference on Image Processing, Oct.12–15, San Diego, California, U.S.2008, 
[4] ]YuHonghong “Matching Images More Efficiently with Local Descriptors”, The 19th International Conference of Pattern Recognition, Dec. 8-11, 2008, Tampa, Florida, USA.
[5] ]YuHonghong “Effective Scene Matching with Local Feature Representatives,” The 19th International Conference of Pattern Recognition, Dec. 8-11, 2008, Tampa, Florida, USA.
[6] ]YuHonghong, “Exploring the relationships of regions for visual content understanding”, the conference on Visual Communications and Image Processing （VCIP） 2008, Sun Jose, California,
[7] ]YuHonghong, "An Effective Local Invariant Descriptor Combining Luminance And Color Information", IEEE International Conference on Multimedia and Expo, Beijing, China, July 2-5, 2007.          
[8] ]YuHonghong, A fast approach for natural image matting using structure information, 2007 IEEE International Conference on Multimedia and Expo, Beijing, China, Jul.2-5, 2007.  
[9] ]YuHonghong, “Object Recognition Based on Dependent Pachinko Allocation Model”, IEEE International Conference on Image Processing, San Antonio, Texas, Sept. 16-19, 2007.       
[10] ]YuHonghong, “Text Segmentation in Complex Background Based on Color and Scale Information of Character Strokes,”  The 7th IEEE Pacific-Rim Conference on Multimedia 2007, Hongkong, China, Dec. 11-14, 2007 
CTO国龙

ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家。研究方向:多媒体技术、深度学习（Deep Learning），机器学习，计算机视觉，自然语言处理，推荐系统与机器学习，数据科学与数据挖掘等。

Guo long 男GuoLong | 25岁（1995年07月21日） | 现居住海外 | 10年工作经验

  • 17岁高中留英，剑桥博士，国龙，1995年7月生，博导，现任英国智能信息处理重点实验室LCFI。哈牛桥智能科技创始人之一，剑桥大学博士导师，2017年毕业于剑桥大学获得博士学位，2017-现在在剑桥大学计算机系从事研究工作，剑桥大学计算机与信息系统学院的研究员和教授。他是对抗性机器学习，深度学习和计算机视觉领域的活跃研究者，并且在顶级会议（包括ICML，ICLR，CVPR，ICCV，AAAI和IJCAI）上发表了５0多篇论文。

  • 剑桥大学和英国智能信息处理重点实验室研究员，JSAI人工智能学会正式会员，IEEE会员，SIGIR会员，CAAI会员，中国人工智能学会会员。 AAA1国际人工智能学会。 ACM会员，英国人工智能中国协会ACM CAAI中英人工智能协会China-Britain Artificial Intelligence Association 会员、一般社団法人日本深度学习協会

  • 分别在剑桥大学，美国MIT大学和美国谷歌总部从事生物特征识别研究工作，曾担任谷歌Abacus项目核心研发成员。主要研究方向为计算机视觉与模式识别、智能生物感知及医疗影像分析。在IEEE TPAMI / TIP / TIFS / TBIOM、CVPR、ECCV、NeurIPS、MICCAI等领域权威国际期刊与会议上发表学术论文50余篇，谷歌学术引用2500余次（H-Index：24）；作为负责人承担国家重点研发子课题、基金重点子课题、基金面上、国家科学院对外合作及企业合作等课题10余项。研究成果获得FG2019以及ICCV2017表观年龄识别竞赛、ICMI2018人脸视频专注度分析、NIST 的相关奖项。

  • 领导人工智能部门，副总裁领导人工智能产品中心。 他在量产汽车上交付了首个全功能DMS，智能传感系统和许多其他AI产品。 他曾在美国华盛顿州Microsoft Research担任研究员。 他的专业兴趣在于计算机视觉，成像系统，人类行为理解和生物识别以及自动驾驶等广泛领域。2018年获得研究委员会的发现研究员奖，在2018年获得电子学会（IEEE）优秀博士学位论文奖，，在ICCV 2019中从低质量图像和视频中获得现实世界识别（RLQ），在CVPR 2019中向人（LIP）进行学习的研讨会。 主要在于应用机器学习技术来解决诸如对象检测和语义分割之类的计算机视觉问题。

  • 日本京都大学特定客座副教授. 2017年至2019年在日本京都大学担任日本文部科学省公共安全领域重大产学研结合项目的特任研究员。与CMU联合创建的国际机器人与视觉联合研究室特任助理教授和实验室实际负责人。共深度参与或主持过10余项国家级和国际合作项目（包括973，863，基金委重大研究计划，日本文部科学省的科学技术战略推进费重大专项等大课题，也包括国家基金委面上项目、重点项目，以及日本文部科学省的科研费青年项目，日英双边合作项目，微软亚洲研究院资助项目等），共发表评审的英文论文60余篇（含顶会10余篇）。

  • 国龙是人工智能和深度学习领域的带头人，英国（谷歌）研究院PM/CTO，领导超过 40 人的算法研究团队，累计专利 300 余项。从事人工智能在无人驾驶汽车和医学心电图辅助诊断等领域的相关研究。2017年参与日本松下总部研究院项目，从事音视频信号处理和压缩算法设计和应用，随后专注于图像识别领域的研究工作。2017年就率先带领团队转向深度学习方向，在深度学习、计算机视觉领域取得了瞩目的成绩，拥有计算机视觉的全栈技术能力，技术面横跨多个应用领域，在基于深度学习的人脸检测和识别、行人检测和跟踪、行人再识别、车辆识别、自动驾驶、驾驶员行为检测、移动操作机器人等领域均取得了世界顶级成果。致力于监控与安全、智慧城市、自动驾驶、智能机器人以及 AI 工厂自动化等领域的相关技术研究。遍布人脸识别（Face Recognition）、行人再识别（Person ReID）、车辆再识别（Vehicle ReID）和异常行为检测（Anomaly Detection）等计算机视觉技术多个领域。---日本智能驾驶和美国智能驾驶领域的科研活动

  • 国龙，英国ICF研究所模式识别英国国家重点实验室研究员、担任计算机视觉高级研究员。博士生导师、人工智能芯片创新研究院常务副院长。于2017年在剑桥大学获计算机博士学位，目前主要从事深度学习、图像与视频内容分析、人工智能芯片设计等方面研究，在相关领域发表学术论文100余篇，英文编著。目前是IEEE、ACM、CCF等国际国内学术组织的成员，担任自动化学会模式识别专委会成员。现任国际期刊Pattern Recognition、IET Computer Vision，ICIMCS国际会议、HHME 、CCPR 、ICIG 2019 special Session。

  • 国龙博士现任剑桥大学计算机科学学院教授(终身教职)。英国国家信息通讯技术研究院堪牛津剑桥ICF实验室的计算机视觉组工作。目前主要从事统计机器学习以及计算机视觉领域的研究工作。主持多项科研课题，在重要国际学术期刊和会议发表论文120余篇。担任或担任过副主编的期刊包括：Pattern Recognition, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。多次担任重要国际学术会议(ICCV, CVPR, ECCV等)程序委员。他曾在高中留英剑桥大学本科及获得计算机人工智能方向的博士学位。

  • 学术成果：在如TPAMI、TIP等IEEE/ACM会刊和CVPR、ICCV和AAAI等CCF A类学术会议上发表文章30余篇。所发表文章谷歌学术引用逾1200次，单篇所载刊物最高影响因子17.73。其在微表情分析方面的相关工作见诸美国《麻省理工技术评论》和英国《每日邮报》等国际权威媒体专文报道。

  • 国龙教授于自2019年7月回国以来，江苏省新一代人工智能重点研发项目等多个重点项目。国龙，博士，哈牛桥智能科技南京研究院院长和剑桥大学科创中心的负责教授之一，主要研究领域为计算机视觉和机器学习，在相关领域顶级期刊如IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNNLS、Machine Learning Journal等及顶级会议如CVPR、ICCV、IJCAI、ICDM、ACCV等发表论文二十余篇，并带队获得iNaturalist、Apparent Personality Analysis等国际权威计算机视觉竞赛获奖。在重要国际会议PRICAI 2018和ICME 2019分别组织题为“Fine-Grained Image Analysis”的tutorial。主要研究兴趣包括核算法、多视图聚类算法、特征选择算法等。发表论文90余篇，SCI 46篇（其中IEEE汇刊17篇，包括IEEE T-PAMI、IEEE T-KDE、IEEE T-IP、IEEE T-IFS、IEEE T-NNLS、 IEEE T-Cybernetics、IEEE T-MM等），计算机学会指定的A类会议论文23篇，谷歌学术引用1600余次，3篇进入ESI计算机科学学科前10%层次。担任国际人工智能领域顶级会议AAAI 2016-2019、IJCAI 2016-2019、NIPS 2016-2018等程序委员会委员、AAAI 2020高级程序委员会委员。

  • 主要研究领域包括ERP咨询，云技术，大数据，区块链，人工智能专家，计算机视觉，多媒体技术和机器学习。Cambridge博士Oxbridge教授　　主要关注对抗机器学习、人工智能的可解释理论、计算机视觉等。

学术荣誉

著论1.在情感分析方面的相关工作受到了包括美国《麻省理工技术评论》和英国《每日邮报》在内的国际主流技术媒体的专文报道（2019年）；

2. 在包括ICCV 2019（Oral录取率4.3%）在内的多个重要国际会议上获口头报告资格。

3. 担任重要国际会议ACM MM 2020、IEEE IPTA 2017及IEEE PCSPA 2011的Area Chair。

4. 在国际主流学术会议上组织专题研讨会五次: IEEE CVPR 2020，ACCV 2017，IEEE FG 2018/2019/2020。

5. 获评Elsevier期刊《Pattern Recognition》（2017年，最新影响因子5.898）,《Neurocomputing》（2017年，最新影响因子3.317）”（Outstanding Reviewer）

6. 曾担任国际期刊Springer《Signal, Image and Video Processing》(SIVP)（Guest Editor）（2019年）。

7. 关于视觉语言编码的综述文章《A Review of Recent Advances in Visual Speech Decoding》被Elsevier国际期刊《Image and Vision Computing》（ Editor's Choice Article）（2017年）。

 

获奖及荣誉: 

  1. 2018年IEEE-杰出青年科学基金获得者.

  2. 2018年人工智能学会优秀博士学位论文.

  3. 2018年计算机学会优秀博士学位论文提名奖.

  4. SIAM SDM 2013 Student Travel Award.

  5. 2017 Microsoft Research Asia (MSRA) Fellowship Nomination Award.

  6. IEEE ICDM 2012 Student Travel Award.

  7.  IEEE ICDM 2014 Honorable Mention Award for the Best Research Paper.

  8.  IEEE ICDM 2013 Student Travel Award.

科研项目: 

1)  2019年度剑桥大学高校基本科研业务费-新兴学科交叉学科资助计划项目，基于脑电数据分析的人工智障患者大脑功能康复系统建立及其临床示范应用，No. 19lgjc10，2019 .01-2020.12，主持。2020

主要学术: 

1)    Associate Editor

-       Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR, CCF B Since Aug. 2019).

2)    Conference Co-Chairs:

-       PRCV 2018, Website Co-chair.

 3)    Program Committee Members:

-       IEEE ICDM 2014, 2015, 2016, 2018, 2019.

-       AAAI 2017, 2018, 2019, 2020.

-       KDD 2019, 2020.

-       IJCAI 2019, 2020.

-       CIKM 2019.

-       IJCAI 2018 Demo Track, IJCAI 2019 Demo Track, IJCAI 2020 Demo Track.

-       The 8th IEEE International Conference on Big Knowledge (IEEE ICBK) 2017.

-       The 4th IEEE International Congress of Big Data Congress 2015.

4)    Reviewers:

-       IEEE TPAMI, IEEE TCYB, IEEE TKDE, IEEE TNNLS, JMLR, IEEE TII.

-       Pattern Recognition, Neural Networks, Neurocomputing, Knowledge-Based Systems, Information Sciences, KAIS.

-       Many other good journals...

著作: 

Please kindly refer to my Google scholar homepage：

https://scholar.google.co.uk/citations?user=nii0-jgAAAAJ&hl=en

http://xueshu.baidu.com/scholarID/CN-BUF1JEEK

刊物服务: 

  • Associate Editor of Frontier of Computer Science

  • Associate Editor of IEEE Trans. on Image Processing, a Rank-A journal by CCF

  • Associate Editor of Journal of Computer Vision and Image Understanding

  • Associate Editor of Pattern Recognition Letters

  • Associate Editor of Neurocomputing

  • Editor Board member of EURASIP Journal of Image and Video Processing

  • Associate Editor of IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications (CVA)

  • Associate Editor of IET Computer Vision

会议服务:

  • Area Chair of IEEE Conference on Face and Gesture Recognition

  • Senior PC of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)

  • Area Chair of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

  • Area Chair of IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

  • Area Chair of IEEE International Conference on Biometrics: Theory, Application AND Systems (BTAS)

  • Area Chair of IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG)

  • Area Chair of Asian Conference on Computer Vision (ACCV)

  • Area Chair of International Conference on Computer Vision (ICCV)

  • Program Chair of Chinese Conference on Biometric Recognition

  • Area Chair of International Conference on Pattern Recognition (ICPR)

  • Area Chair of Asian Conference on Computer Vision (ACCV)

  • Area Chair of International Conference on Face and Gesture Recognition (FG)

  • Workshop Chair of Asian Conference on Computer Vision (ACCV)

  • Area Chair of Asian Conference on Computer Vision (ACCV)

  • Area Chair of International Conference on Pattern Recognition (ICPR)

PM

AI, IoT, RPA, OCR-AI, ERP, cloud, bigdata, blockchain, ICT, 5G, 3D, AR, VR, iCLIP, core industrial software, core algorithms, neutrinos, top cutting edge technology for government/local government ,Education/Medical/Healthcare, Finance, Manufacturing, Logistics, Communications/Broadcasting, Construction/Real Estate, Electricity/Gas/Water, Network, Pharmaceutical, Agriculture, Retail, Manufacturing, Transportation, Sports, Aerospace, Advertising, IOT, ICT and other industries

  • Hiroshi Yamakawa:, Attentional Reinforcement Learning in the Brain, New Generation Computing, doi:10.1007/s00354-019-00081-z, (2020)

  • 久保静真, 岩澤有祐, 鈴木雅大, 松尾豊: 服の領域を考慮した写真上の人物の自動着せ替えに関する研究, 情報処理学会論文誌, Vol.xx, No.x, pp.XX-XX(2019)

  • 落合桂一, 鳥居大祐, 深澤佑介, 松尾豊: 事前検索を用いた多様性を考慮した高速なTwitter時空間検索, 情報処理学会論文誌, Vol.60, No.2, pp.XX-XX(2019)

  • 鈴木雅大, 松尾豊: 深層生成モデルを用いた半教師ありマルチモーダル学習, 情報処理学会論文誌, Vol. 59, No. 12 (2018)

  • 中川大海, 那須野薫, 岩澤有祐, 上野山勝也, 松尾豊: Deep Knowledge Tracingの拡張による擬似知識タグの生成, 人工知能学会論文誌, Vol. 33, No. 3 (2018)

  • 高橋宏紀, 長峯洸弥, 岩澤有祐, 松尾豊, 矢入郁子: 深層畳み込みニューラルネットを利用した車いすセンシングデータからの路面状態の定量化, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J101-D,No.6,pp.-,Jun. (2018)

  • 野中尚輝, 中山浩太郎, 松尾豊: Wikipediaの編集履歴から学習したベクトル表現によるコンテンツの人気予測, 電子情報通信学会論文誌（特集号）, No.4, pp.657-668 (2018)

  • 鈴木雅大, 松尾豊: 異なるモダリティ間の双方向生成のための深層生成モデル, 情報処理学会論文誌, Vol. 59, No. 3 (2018)

  • 田村浩一郎, 上野山勝也, 飯塚修平, 松尾豊: 深層学習を用いたアンサンブルモデルによる株主価値推定モデルの提案, 人工知能学会論文誌, Vol. 33, No. 1 (2017)

  • 野中尚輝, 中山浩太郎, 松尾豊: オンラインレビューから抽出した消費者の感情に寄与する素性を用いた自動車販売予測, 情報処理学会論文誌, Vol. 10, No. 3, pp. 1-10 (2017)

  • Matsuda N, Matsuo Y: Impact of MBA on Entrepreneurial Success:Do Entrepreneurs Acquire Capacity through the Program or Does MBA Only Signal Gifted Talent and Experience?, Journal of Entrepreneurship & Organization Management,Vol. 6, No. 1, pp. 211 (2017)

  • 長峯洸弥, 岩澤有祐, 松尾豊, 矢入郁子: 加速度センサを用いた手動車いす走行時の身体的負担評価手法の提案, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J100-D, No. 8 (2017)

  • 岩澤有祐, 矢入郁子, 松尾豊: ユーザ敵対的ネットワーク, 人工知能学会論文誌, Vol. 32, No. 4, pp. A-GB5_1-12 (2017)

  • 岩澤有祐, 矢入郁子, 松尾豊: 半教師あり蒸留による深層学習に基づく行動認識モデルのユーザ適応, 人工知能学会論文誌, Vol. 32, No. 4, pp. A-G82_1-11 (2017)

  • N. Matsuda, Y. Matsuo: Governing Board Interlocks As An Indicator Of IPO, Corporate Board: Role, Duties and Composition, Vol. 12, Issue 3 (2016)

  • 関 喜史, 福島 良典, 吉田 宏司, 松尾 豊: 多様性の導入による推薦システムにおけるユーザ体験向上の試み, 言語処理学会論文誌, Vol. 24, No. 1, pp. 95-115 (2016)

  • 中山 浩太郎, 松尾 豊: GeSdA – GPU上でのAutoencoder処理並列化による高速Deep Learningの実装, 情報処理学会論文誌, Vol. 9, No. 2, pp. 46-54 (2016)

  • 落合桂一, 山田渉, 深澤佑介, 菊地悠, 松尾豊: Twitter投稿文章とプロフィール情報を用いたPOI公式アカウント分類手法, 情報処理学会論文誌, Vol. 9, No. 2, pp. 11-22 (2016)

  • 鈴木 雅大, 佐藤 晴彦, 小山 聡, 栗原 正仁, 松尾 豊: 属性ごとの観測確率を考慮したゼロショット学習, 情報処理学会論文誌, Vol. 57, No. 5, pp. 1499-1513 (2016)

  • Yusuke Iwasawa, Ikuko Yairi, Yutaka Matsuo: Combining Human Action Sensing of Wheelchair Users and Machine Learning for Autonomous Accessibility Data Collection, IEICE Transactions, Vol. E99-D, No. 4, pp. 1153-1161 (2016)

  • 大澤 昇平, 松尾 豊: OSSコミュニティおよびクラウドソーシングの統合によるソフトウェア開発者の評価値予測, 人工知能学会論文誌, Vol. 31, No. 2 (2016)

  • 片岡 泰之, 中辻 真, 戸田 浩之, 小池 義昌, 松尾 豊: LODとソーシャルメディアに基づく特定行動に関するオントロジーの構築と評価, 人工知能学会論文誌 (2015)

  • 榊 剛史, 柳原 正, 那和 一成, 松尾 豊: Twitterを用いた道路交通情報の抽出, 電子情報通信学会論文誌D (2015)

  • 那須野 薫, 奥山 晶二郎, 中西 鏡子, 松尾 豊: Twitterにおける候補者の選挙地盤に着目した国政選挙の当選者予測, 情報処理学会論文誌 (2015)

  • 飯塚修平, 濱野将司, 川上和也, 萩原静厳, 川上登福, 浜田貴之, 松尾豊: 閲覧・購買行動に着目した結婚情報サイトにおける商品間の勝敗関係の分析手法, 電子情報通信学会論文誌 D (2015)

  • 巣籠 悠輔, 大澤 昇平, 松尾 豊: 現代ポートフォリオ理論に基づくビジネスSNSにおける人脈最適化, 情報処理学会論文誌 (2014)

  • 上野山 勝也, 松尾 豊: 人材の転職履歴情報を素性としたベンチャー企業のExit予測, 情報処理学会論文誌 (2014)

  • 飯塚 修平, 松尾 豊: ウェブページ最適化問題の定式化と最適化手法の提案, 人工知能学会論文誌 (2014)

  • 保住 純, 飯塚 修平, 中山 浩太郎, 高須 正和, 嶋田 絵理子, 須賀 千鶴, 西山 圭太, 松尾 豊: Webマイニングを用いたコンテンツ消費トレンド予測システム, 人工知能学会論文誌 (2014)

  • 大澤 昇平, 松尾 豊: 意味的関係を利用したSNS上のエンティティの人気度予測, 人工知能学会論文誌 (2014)

  • 榊 剛史, 松尾 豊: ソーシャルメディアユーザの職業推定手法の提案, 知能情報フィジイ学会論文誌 (2014)

  • 上野山 勝也, 松尾 豊: Webを用いた企業認知状況の把握と企業PRヘの活用, 情報処理学会論文誌, Vol. 54, No. 11, pp. 2392-2401 (2013)

  • 松尾 豊: ウェブからの実世界の観測と予測, 招待論文, 電子情報通信学会論文誌 B, Vol. J96-B, No. 12, pp. 1309-1315 (2013)

  • Takeshi Sakaki, Makoto Okazaki, Yutaka Matsuo: Tweet analysis for realtime event detection and earthquake reporting system development, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 25, No. 4, pp. 919, 931 (2013)

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Minimally Supervised Novel Relation Extraction Using a Latent Relational Mapping, IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering, Vol. 25, No. 2, pp. 419-432 (2013)

  • 篠田 孝祐, 榊 剛史, 鳥海 不二夫, 風間 一洋, 栗原 聡, 野田 五十樹, 松尾 豊: 東日本大震災時におけるTwitterの活用状況とコミュニケーション構造の分析, 日本知能情報ファジィ学会論文誌 (2012)

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Automatic Annotation of Ambiguous Personal Names on the Web, Computational Intelligence, Vol. 28, No. 3, pp. 398-425 (2012)

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Measuring the Degree of Synonymy between Words Using Relational Similarity between Word Pairs as a Proxy, IEICE Transactions, Vol. 95-D, No. 8, pp. 2116-2123 (2012)

  • Yingzi Jin, Ching-Yung Lin, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Mining dynamic social networks from public news articles for company value prediction, Social Network Analysis and Mining Vol. 2, No. 3, pp. 217-228 (2012)

  • 渡部啓吾, Danushka Bollegala, 松尾 豊, 石塚 満: 検索エンジンを用いた関連語の自動抽出, 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）, Vol. 23, No. 5, pp. 739-748 (2011)

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: A Supervised Classification Approach for Measuring Relational Similarity between Word Pairs, IEICE Transactions, Vol. 94-D, No. 11, pp. 2227-2233 (2011)

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Automatic Discovery of Personal Name Aliases from the Web, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 23, No. 6, pp. 831-844 (2011)

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: A Web Search Engine-Based Approach to Measure Semantic Similarity between Words, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 23, No. 7, pp. 977-990 (2011)

  • Haibo Li, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Graph based Multi-View Learning for Semantic Relation Extraction, International Journal of Semantic Computing (2010)

  • 岡 瑞起, 松尾 豊: 検索エンジンを用いた関係の重みづけ, 人工知能学会論文誌, Vol. 25, No. 1 (2010)

  • Yulan Yan, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: A New Shallow Semantic Parser for Describing the Concept Structure of Text, International Journal of Semantic Computing (2009)

  • 篠田 孝祐, 松尾 豊, 中島 秀之: 複数の中心性尺度によるネットワーク生成モデル, 知能情報ファジィ学会論文誌, Vol. 20, No. 3, pp. 410-422 (2008) [PDF]

  • 唐門 準, 松尾 豊, 石塚 満: リンクに基づく分類のためのネットワーク構造を用いた属性生成, 情報処理学会論文誌, Vo. 49, No. 6, pp. 2212-2223 (2008)[PDF]

  • Yingzi Jin, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Extracting Inter-Firm Networks from World Wide Web Using General-Purpose Search Engine, Journal of Online Information Review, Vol. 32, No. 2, pp. 196-210 (2008)

  • 松尾 豊, 中西 紘子, 橋田 浩一: 検索エンジンを用いた研究者の所属情報抽出, 知能情報ファジィ学会論文誌, Vol. 19, No. 6, pp. 670-679 (2007)

  • Yutaka Matsuo, Junichiro Mori, Masahiro Hamasaki, Keisuke Ishida, Takuichi Nishimura, Hideaki Takeda, Koiti Hasida, Mitsuru Ishizuka: POLYPHONET: An Advanced Social Network Extraction System, Journal of Web Semantics, Vol. 5, No. 4, pp. 262-278 (2007)

  • 松尾 豊, 安田 雪: SNSにおける関係形成原理 － mixiのデータ分析－, 人工知能学会論文誌, Vol. 22, No. 5, pp. 531-541 (2007) [PDF]

  • 榊 剛史, 松尾 豊, 石塚 満: Web上の情報を用いた関連語のシソーラス構築について, 自然言語処理, Vol. 14, No. 2, pp. 3-31 (2007) [PDF]

  • 金 英子, 松尾 豊, 石塚 満: Web上の情報を用いた弱い社会的関係のネットワーク抽出手法, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J91-D, No. 3, pp. 709-722 (2008)[PDF]

  • 和泉 潔, 松井 宏樹, 松尾 豊: 人工市場とテキストマイニングの融合による市場分析, 人工知能学会論文誌, Vol. 22, No. 4 (2007)[PDF]

  • 松尾 豊, 岡崎 直観, 中村 嘉志, 西村 拓一, 橋田 浩一, 中島 秀之: 位置履歴からのユーザ属性の推定, 情報処理学会論文誌, Vol. 48, No. 6, pp. 2106-2117 (2007) [PDF]

  • 中村 嘉志, 並松 祐子, 宮崎 伸夫, 松尾 豊, 西村 拓一: 複数の赤外線タグを用いた相対位置関係からのトポロジカルな位置および方向の推定, 情報処理学会論文誌, Vol. 48, No. 3 (2007)[PDF]

  • 金 英子, 松尾 豊, 石塚 満: Web上の情報を用いた企業間関係の抽出, 人工知能学会論文誌, Vol. 22, No. 1, pp. 48-57 (2007)[PDF]

  • 濱崎 雅弘, 松尾 豊, 西村 拓一, 武田 英明: 学会支援システムにおける実世界指向インタラクション, 日本知能情報ファジィ学会誌, Vol. 18, No. 2, pp. 223-232 (2006)[PDF]

  • 松尾 豊, 篠田 孝佑, 中島 秀之: 中心性に着目した合理エージェントのネットワーク形成, 人工知能学会論文誌, Vol. 21, No. 1, pp. 122-132 (2006)[PDF]

  • 浅田 洋平, 松尾 豊, 石塚 満: Webからの研究者ネットワーク抽出の大規模化, 人工知能学会論文誌, Vol. 20, No. 6, pp. 370-378 (2005)[PDF]

  • 森 純一郎, 松尾 豊, 石塚 満: Webからの人物に関するキーワード抽出, 人工知能学会論文誌, Vol. 20, No. 5, pp. 337-345 (2005)[PDF]

  • 古川 忠延, 松澤 智史, 松尾 豊, 内山 幸樹, 武田 正之: Weblogにおけるユーザの繋がりと閲覧行動の分析, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J88-B, No. 7, pp. 1258-1266 (2005)[PDF]

  • 友部 博教, 松尾 豊, 武田 英明, 安田 雪, 橋田 浩一, 石塚 満: Semantic Webのための人の社会ネットワーク抽出と利用, 情報処理学会論文誌, Vol. 46, No. 6, pp. 1470-1479 (2005)[PDF]

  • 綾 聡平, 松尾 豊, 岡崎 直観, 橋田 浩一, 石塚 満: 修辞構造のアノテーションに基づく要約生成, 人工知能学会論文誌, Vol. 20, No. 3, pp. 149-158 (2005)[PDF]

  • Naoaki Okazaki, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: An Integrated Summarization System with Sentence Extraction on Fragmentary Information and Sentence Ordering Using Precedence Relation, ACM Transactions on Asian Language Information Processing (ACM-TALIP), Vol. 4, No. 3 (2005)[PDF]

  • 松尾 豊, 友部 博教, 橋田 浩一, 中島 秀之, 石塚 満: Web上の情報からの人間関係ネットワークの抽出, 人工知能学会論文誌, Vol. 20, No. 1E, pp. 46-56 (2005)[PDF]

  • Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Keyword Extraction from a Single Document using Word Co-ocurrence Statistical Information, International Journal on Artificial Intelligence Tools, Vol. 13, No. 1, pp. 157-169 (2004)[PDF]

  • 松尾 豊, 福田 隼人, 石塚 満: ユーザ個人の閲覧履歴からのキーワード抽出によるブラウジング支援, 人工知能学会論文誌, Vol. 18, No. 4E, pp. 203-211 (2003)[PDF]

  • Naoaki Okazaki, Yutaka Matsuo, Naohiro Matsumura, Mitsuru Ishizuka: Sentence Extraction by Spreading Activation with Refined Similarity Measure, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol. E86-D, No. 9, pp. 1687-1694 (2003)[PDF]

  • 松尾 豊: スモールワールド性を利用したグラフ分割によるクラスタリング法, 日本知能情報ファジー学会誌, Vol. 15, No. 3, pp. 66-70 (2003)

  • 松尾 豊, 大澤 幸生, 石塚 満: ユーザの心理的距離に即したWebページ間の新しい距離の定義, 情報処理学会論文誌, Vol. 44, No. 1, pp. 88-94 (2003)[PDF]

  • Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa, Mitsuru Ishizuka: Average-clicks: A New Measure of Distance on the World Wide Web, Journal of Intelligent Information Systems, Vol. 20, No. 1, pp. 51-62 (2003)[PDF]

  • Naohiro Matsumura, Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa, Mitsuru Ishizuka: Discovering Emerging Topics from WWW, Journal of Contingencies and Crisis Management, Vol. 10, No. 2, pp. 73-81 (2002)[PDF]

  • 松尾 豊, 大澤 幸生, 石塚 満: Small World構造を用いた文書からのキーワード抽出, 情報処理学会論文誌, Vol. 43, No. 6, pp. 1825-1833 (2002)[PDF]

  • Mitsuru Ishizuka, Yutaka Matsuo: SL Method for Computing a Near-optimal Solution using Linear and Non-linear Programming in Cost-based Hypothetical Reasoning, Knowledge-Based Systems, Vol. 15, No. 7, pp. 369-376 (2002)[PDF]

  • 松尾 豊, 石塚 満: 語の共起の統計情報に基づく文書からのキーワード抽出アルゴリズム, 人工知能学会誌, Vol. 17, No. 3, pp. 213-227 (2002)[PDF]

  • 松尾 豊, 石塚 満: コストに基づく仮説推論の２種の連続値最適化問題への置換法とその協調による推論法, 人工知能学会誌, Vol. 16, No. 4(B), pp. 400-407 (2001)[PDF]

  • 松尾 豊, 横山 明彦: 送電網の過負荷解消のためのFACTS機器設置の最適化手法, 電気学会B論文誌, Vol. 120-B, No. 8/9, pp. 1061-1070 (2000)[PDF]

  • 松尾 豊, 二田 丈之, 石塚 満: SL法：線形・非線形計画法の併用によるコストに基づく仮説推論の準最適解計算, 人工知能学会誌, Vol. 13, No. 6, pp. 953-961 (1998)[PDF]

国際会議

You are here:

  1. Home

  2. PUBLICATIONS

  3. 国際会議

  • Tatsuya Matsushima, Naruya Kondo, Yusuke Iwasawa, Kaoru Nasuno, Yutaka Matsuo. Measuring Task Uncertainty in Meta-Imitation Learning. Proceedings of the workshop on Deep Probabilistic Generative Models for Cognitive Architecture in Robotics at IROS2019. November 2019.

  • Shizuma Kubo, Yusuke Iwasawa, Masahiro Suzuki, Yutaka Matsuo: UVTON: UV Mapping to Consider the 3D Structure of a Human in Image-Based Virtual Try-On Network. International Conference on Computer Vision Workshop, November, 2019 (ICCVW 2019).

  • Edison Marrese-Taylor, Pablo Loyola, Yutaka Matsuo: An Edit-centric Approach for Wikipedia Article Quality Assessment. Proceedings of the 5th Workshop on Noisy User-generated Text. Association for Computational Linguistics. Hong Kong, China, November, 2019.

  • Hiromi Nakagawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network, Proc. 2019 IEEE/WIC/ACM Web Intelligence (WI 2019), 2019. (Best Student Paper Award)

  • Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, and Yutaka Matsuo. Adversarial Invariant Feature Learning with Accuracy Constraint for Domain Generalization. ECMLPKDD, 2019

  • Jorge A. Balazs and Yutaka Matsuo, Gating Mechanisms for Combining Character and Word-level Word Representations: An Empirical Study, in Proceedings of NAACL-HLT: Student Research Workshop, Minneapolis, USA, Association for Computational Linguistics (ACL), June 2019. [arXiv]

  • Keiichi Ochiai, Yusuke Fukazawa, Wataru Yamada, Hiroyuki Manabe, Yutaka Matsuo: Analyzing the Effects of Location-based Service for Mobility Pattern and Location Prediction, The 13th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2019), June 2019, Poster.

  • Hiromi Nakagawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network, International Conference of Learning Representation (ICLR19) Workshop, 2019.

  • A. R. A. Ghani, K. Nishanth, Ai Nakajima, N. Kimura, P. Radkohl, S. Iwai, Y. Kawazoe, Y. Iwasawa, K. Nakayama, Y. Matsuo: An analysis of human gaze data 
for autonomous medical image diagnostics, The 28th Annual Conference of the Japanese Neural Network Society (JNNS), Workshop, 2018. (accepted)

  • Jorge A. Balazs, Edison Marrese-Taylor and Yutaka Matsuo. IIIDYT at IEST 2018: Implicit Emotion Classification with Deep Contextualized Word Representations. Proceedings of the 9th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis (WASSA), co-located with EMNLP 2018, Brussels, Belgium, November 2018. Association for Computational Linguistics. [arXiv]

  • Pablo Loyola, Edison Marrese-Taylor, Jorge A. Balazs, Yutaka-Matsuo and Fumiko Satoh. Content Aware Source Code Change Description Generation. In Proceedings of the 11th International Conference on Natural Language Generation (INLG). Tillburg, The Netherlands, November 2018. Association for Computational Linguistics.

  • Suzana Ilic, Edison Marrese-Taylor, Jorge A. Balazs and Yutaka-Matsuo. Deep contextualized word representations for detecting sarcasm and irony. In proceedings of the 9th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis (WASSA). Brussels, Belgium, November 2018. Association for Computational Linguistics.

  • Hiromi Nakagawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo. End-to-End Deep Knowledge Tracing by Learning Binary Question-Embedding. In 2018 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). IEEE, 2018.

  • Edison Marrese-Taylor, Ai Nakajima, Yutaka Matsuo and Ono Yuichi. Learning to Automatically Generate Fill-In-The-Blank Quizzes. In Proceedings of the 5th Workshop on Natural Language Processing Techniques for Educational Applications (NLPTEA). Melbourne, Australia, July 2018. Association for Computational Linguistics.

  • Edison Marrese-Taylor, Suzana Ilic, Jorge A. Balazs, Yutaka Matsuo and Helmut Prendinger. IIIDYT at SemEval-2018 Task 3: Irony detection in English tweets. In Proceedings of the 12th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval). New Orleans, USA, June 2018. Association for Computational Linguistics.

  • Kei Akuzawa, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo: Expressive Speech Synthesis via Modeling Expressions with Variational Autoencoder, Interspeech, 2018

  • Joji Toyama, Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: Expert-based reward function training: the novel method to train sequence generators, International Conference of Learning Representation (ICLR18) Workshop, 2018

  • Hiroaki Shioya, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo: Extending Robust Adversarial Reinforcement Learning Considering Adaptation and Diversity, International Conference of Learning Representation (ICLR18) Workshop, 2018

  • A.R. A.Ghani, N. Koganti, A. Solano, Y. Iwasawa, K. Nakayama, Y. Matsuo: Designing Efficient Neural Attention Systems Towards Achieving Human-level Sharp Vision, International Conference of Learning Representation (ICLR18) Workshop, 2018

  • Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: Censoring Representations with Multiple-Adversaries over Random Subspaces, International Conference of Learning Representation (ICLR18) Workshop, 2018

  • Shohei Ohsawa, Kei Akuzawa, Tatsuya Matsushima, Gustavo Bezerra, Yusuke Iwasawa, Hiroshi Kajino, Seiya Takenaka, Yutaka Matsuo: Neuron as an Agent, International Conference of Learning Representation (ICLR18) Workshop (Invitation), 2018

  • Keiichi Ochiai, Yusuke Fukazawa, Wataru Yamada, Hiroyuki Manabe, Yutaka Matsuo: “Pokémon Go Influences Where You Go: Analyzing the Effects of Location-based Services for Location Prediction.” Asian CHI Symposium: Emerging HCI Research Collection in ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI) 2018. Montréal, Canada.

  • Nishanth Koganti, Abdul R. A. Ghani, Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: “Virtual Reality as a User-friendly Interface for Learning from Demonstrations.” Demonstrations Track, Conference on Human Factors in Computing Systems, (CHI). Montreal, Canada, April 21-26, 2018.

  • Naoki Nonaka, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: “Contents Popularity Prediction by Vector Representation
    Learned from User Action History.” DATA ANALYTICS 2017 (2017)

  • Masaru Isonuma, Toru Fujino, Junichiro Mori, Yutaka Matsuo and Ichiro Sakata: Extractive Summarization Using Multi-Task Learning with Document Classification, Proc. EMNLP 2017, 2017

  • Pablo Loyola and Yutaka Matsuo. Learning Feature Representations from Change Dependency Graphs for Defect Prediction. In
    Proceedings of the 28th IEEE International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE). Toulouse, France, October 23-26, 2017.

  • Edison Marrese-Taylor, Jorge. A. Balazs and Yutaka Matsuo. Mining fine-grained opinions on closed captions of youtube videos with an attention-rnn. In Proceedings of the 8th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis (WASSA), Copenhagen, Denmark, September 2017. Association for Computational Linguistics.

  • Jorge A. Balazs, Edison Marrese-Taylor, Pablo Loyola and Yutaka Matsuo. Refining Raw Sentence Representations for Textual Entailment Recognition via Attention. In RepEval 2017: The Second Workshop on Evaluating Vector Space Representations for NLP, co-located with EMNLP 2017. Copenhagen, Denmark, September 7-11, 2017. Association for Computational Linguistics. [PDF]

  • Edison Marrese-Taylor and Yutaka Matsuo. EmoAtt at EmoInt Shared Task 2017: Inner attention sentence embedding for emotion intensity. In Proceedings of the 8th Workshop on Computational Approaches to Subjectivity, Sentiment and Social Media Analysis (WASSA), Copenhagen, Denmark, September 2017. Association for Computational Linguistics.

  • Pablo Loyola, Edison Marrese-Taylor and Yutaka Matsuo. A Neural Architecture for Generating Natural Language Descriptions from Source Code Changes. In Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). Vancouver, Canada, July 30-August 4, 2017.

  • Edison Marrese-Taylor and Yutaka Matsuo. Replication issues in syntax-based aspect extraction for opinion mining. In Proceedings of the Student Research Workshop at the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, pages 23–32, Valencia, Spain, April 2017. Association for Computational Linguistics.

  • Pablo Loyola and Yutaka Matsuo. Learning Graph Representations for Improving Defect Prediction. In Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE). Buenos Aires, Argentina, May 20-28, 2017.

  • Shuhei Iitsuka, Masashi Hamano, Kazuya Kawakami, Seigen Hagiwara, Takayoshi Kawakami, Takayuki Hamada, and Yutaka Matsuo. Inferring Win–Lose Product Network from User Behavior. In Proceedings of 2017 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence

  • Yusuke Iwasawa, Kotaro Nakayama, Ikuko Yairi and Yutaka Matsuo: Privacy Issues Regarding the Application of DNNs to Activity-Recognition using Wearables and Its Countermeasures by Use of Adversarial Training, The 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2017), August19–25, Melbourne, Australia (Acceptance Rate: 25%)

  • Mohammadamin Barekatain, Miquel Marti, Hsueh-Fu Shih, Samuel Murray, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo and Helmut Prendinger: Okutama-Action: An Aerial View Video Dataset for Concurrent Human Action Detection, BMTT-PETS Workshop on Tracking and Surveillance (CVPR Workshops)

  • Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: Joint Multimodal Learning with Deep Generative Models, ICLR 2017 workshop, April24–26, 2017, Toulon, France.

  • Masatoshi Uehara, Issei Sato, Masahiro Suzuki, Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: b-GAN: New Framework of Generative Adversarial Networks, Workshop on Adversarial Training, NIPS 2016, December5–10, Barcelona, Spain.

  • Keiichi Ochiai, Daisuke Torii, Yusuke Fukazawa and Yutaka Matsuo: Fast Spatial Twitter Search Method Using Location Adaptive Range Query, The Ninth International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking (ICMU 2016),October4-6,DFKI Kaiserslautern,Kaiserslautern,Germany. Best Poster Award.

  • Pablo Loyola, Francisco Szederkenyi, and Yutaka Matsuo: Using the Web to Support Political Analysis: Identifying Legislative Bill Ideology in the Chilean Parliament. Proc. 8th ACM Conference on Web Science (WebSci 2016), pp.190-199, 2016,May22-25,Hannover,Germany

  • Yusuke Iwasawa, Koya Nagamine, Ikuko Eguchi Yairi, Yutaka Matsuo: Toward an Automatic Road Accessibility Information Collecting and Sharing Based on Human Behavior Sensing Technologies of Wheelchair Users, Proc. of the 6th International Conference on Emerging Ubiquitous Systems and Pervasive Networks (EUSPN2015), 2015, Berlin, German

  • Koya Nagamine, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo, and Ikuko Eguchi Yairi: An Estimation of Wheelchair User’s Muscle Fatigue by Accelerometers on Smart Devices. Proc. 2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and 2015 ACM International Symposium on Wearable Computers (UbiComp/ISWC) Adjunct, pp.57-60, 2015

  • Yusuke Iwasawa, Koya Nagamine, Yutaka Matsuo, Ikuko Eguchi Yairi: Road Sensing: Personal Sensing and Machine Learning for Development of Large Scale Accessibility Map, Proc. of the 17th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility, Lisbon, Portgul

  • Shuhei Iitsuka, Yutaka Matsuo: Website Optimization Problem and Its Solutions. Proc. 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2015), pp. 447-456, 2015.

  • Rahul Kamath, Masanao Ochi, and Yutaka Matsuo: Understanding Rating Behavior and Predicting Ratings by Identifying Representative Users. Proc. 29th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 29), 2015

  • Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: MIGSOM: A SOM Algorithm for Large Scale Hyperlinked Documents Inspired by Neuronal Migration. DASFAA (1) , 79-94, 2014

  • Edison Marrese-Taylor, Juan D. Velásquez, Felipe Bravo-Marquez, Yutaka Matsuo: Identifying Customer Preferences about Tourism Products Using an Aspect-based Opinion Mining Approach. Proc. 17th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2013), pp. 182-191, 2013

  • Shohei Ohsawa, Yutaka Matsuo: Like prediction: modeling like counts by bridging facebook pages with linked data. Proc. 22nd International World Wide Web Conference (WWW2013) , pp. 541-548, 2013

  • Takeshi Sakaki, Fujio Toriumi, Kousuke Shinoda, Kazuhiro Kazama, Satoshi Kurihara, Itsuki Noda, Yutaka Matsuo: Regional analysis of user interactions on social media in times of disaster, Proc. 22nd International World Wide Web Conference (WWW2013) , pp. 235-236, 2013

  • Masanao Ochi, Yutaka Matsuo, Makoto Okabe, and Rikio Onai, Rating Prediction by Correcting User Review Bias, Proc. 2012 IEEE/WIC/ACM Web Intelligence (WI 2012), 2012

  • Takeshi Sakaki, Yutaka Matsuo, Tadashi Yanagihara, Naiwala Chandrasiri, and Kazunari Nawa.Real-time event extraction for driving information from social sensors, Proc. IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation, Control, and Intelligient Systems, 2012 Yutaka Matsuo: Social Network Mining for People Search, Proc. International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM), 2011（招待講演）

  • Kotaro Nakayama, Yutaka Matsuo: A self organizing document map algorithm for large scale hyperlinked data inspired by neuronal migration, Proc. 20th International World Wide Web Conference (WWW2011), pp.95-96, 2011

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: From actors, politicians, to CEOs: domain adaptation of relational extractors using a latent relational mapping, Proc. 20th International World Wide Web Conference (WWW2011), pp.13-14, 2011

  • Yingzi Jin, Ching-Yung Lin, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Mining Longitudinal Network for Predicting Company Value, Proc. 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2011), pp.2268-2273, 2011

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Relation Adaptation: Learning to Extract Novel Relations with Minimum Supervision, Proc. 22nd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2011), pp.2205-2210, 2011

  • Naoki Tani, Danushka Bollegala, Naiwala P. Chandrasiri, Keisuke Okamoto, Kazunari Nawa, Shuhei Iitsuka, Yutaka Matsuo: Collaborative exploratory search in real-world context. Proc. CIKM 2011: 2137-214, 2011

  • Yingzi Jin, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Mining and Analyzing Social Networks, Studies in Computational Intelligence Volume 288, pp 107-123, 2010

  • Tadanobu Furukawa, Seishi Okamoto, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Prediction of social bookmarking based on a behavior transition model. Proc. 2010 ACM Symposium on Applied Computing (SAC), pp. 1741-1747, 2010

  • Haibo Li, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Relations Expansion: Extracting Relationship Instances from the Web, Proc. Web Intelligence, pp. 184-187, 2010

  • Haibo Li, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Semantic Relation Extraction Based on Semi-supervised Learning, Proc. 6th Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS) , pp. 270-279, 2010

  • Yulan Yan, Haibo Li, Yutaka Matsuo, Zhenglu Yang, Mitsuru Ishizuka: Multi-View Clustering with Web and Linguistic Features for Relation Extraction, Proc. 12th International Asia-Pacific Web Conference (APWeb-2010), April 2010

  • Yulan Yan, Haibo Li, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Multi-View Bootstrapping for Relation Extraction by Exploring Web Features and Linguistic Features, Proc. 11th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing-2010), March 2010

  • Takeshi Sakaki, Yutaka Matsuo: How to Become Famous in the Microblog World, Proc. 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media(ICWSM2010) , May 2010, Poster paper

  • Takeshi Sakaki, Makoto Okazaki, and Yutaka Matsuo: Earthquake Shakes Twitter Users: Real-time Event Detection by Social Sensors, Proc. 18th International World Wide Web Conference (WWW2010), April 2010

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo and Mitsuru Ishizuka: Relational Duality: Unsupervised Extraction of Semantic Relations between Entities on the Web, Proc. 18th International World Wide Web Conference (WWW2010), April 2010

  • Takeshi Maeno, Nanoki Shibata, Yuya Kajikawa, and Ichiro Sakata: Transition of information sources and trend of innovation, The 19th International Conference for Management of Technology (IAMOT2010), in Cairo, Egypt (March 8-11, 2010)

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo and Mitsuru Ishizuka: A Relational Model of Semantic Similarity between Words using Automatically Extracted Lexical Pattern Clusters from the Web, Proc. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2009), August 2009

  • Yulan Yan, Yutaka Matsuo and Mitsuru Ishizuka: Unsupervised Relation Extraction by Mining Wikipedia Texts with Support from Web Corpus, Proc. the Joint conference of the 47th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 4th International Joint Conference on Natural Language Processing of the Asian Federation of Natural Language Processing (ACL-IJCNLP 2009), August 2009

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Measuring the Similarity between Implicit Semantic Relations from the Web, Proc. 18th International World Wide Web Conference (WWW2009), April 2009

  • Yutaka Matsuo and Hikaru Yamamoto: Community Gravity: Measuring Bidirectional Effects by Trust and Rating on Online Social Networks, Proc. 18th International World Wide Web Conference (WWW2009), April 2009

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Measuring the Similarity between Implicit Semantic Relations using Web Search Engines, Proc. 2nd International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2009), February 2009

  • Yulan Yan, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka and Toshio Yokoi: Annotation an Extension Layer of Semantic Structure for Natural Language Text, Proc. 2nd IEEE International Conference on Semantic Computing (ICSC), pp.174-181, Santa Clara, CA, USA, August 2008[PDF]

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: WWW sits the SAT: Measuring Relational Similarity from the Web, Proc. 18th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2008), August 2008[PDF]

  • Jun Karamon, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Generating Useful Network-based Features for Analyzing Social Networks, Proc. 23rd Conference on Artificial Intelligence (AAAI-08), July 2008[PDF]

  • Mizuki Oka and Yutaka Matsuo: Mining Scholarly Semantic Networks from the Web, Proc. 12th International Conference Information Visualisation (IV08), July 2008

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Mining for Personal Name Aliases on the Web, poster, Proc. 17th International World Wide Web Conference (WWW2008), April 2008

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Identification of Personal Name Aliases on the Web, WWW2008 Workshop on Social Web Search and Mining, April 2008

  • YingZi Jin, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Ranking Entities on the Web using Social Network Mining and Ranking Learning, WWW2008 Workshop on Social Web Search and Mining, April 2008

  • Tadanobu Furukawa, Yutaka Matsuo, Ikki Ohmukai, Koki Uchiyama, and Mitsuru Ishizuka: Extracting Topics and Innovators Using Topic Diffusion Process in Weblogs, poster, Proc. International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), March 2008

  • Jun Karamon, Yutaka Matsuo, Hikaru Yamamoto, and Mitsuru Ishizuka: Generating Social Network Features for Link-based Classification, Proc. European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD 2007), September 2007[PDF]

  • Yutaka Matsuo, Hironori Tomobe, and Takuichi Nishimura: Robust Estimation of Google Count for Social Network Extraction, Proc. Twenty-Second Conference on Artificial Intelligence (AAAI-07), July 2007[PDF]

  • Nguyen Dat, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Relation Extraction from Wikipedia Using Subtree Mining, Proc. Twenty-Second Conference on Artificial Intelligence (AAAI-07), July 2007

  • Nguyen Dat, Yutaka Matsuo, Mitsuru Ishizuka: Relation Extraction from Wikipedia Using Subtree Mining, Proc. Twenty-Second Conference on Artificial Intelligence (AAAI-07), July 2007[PDF]

  • Tadanobu Furukawa, Yutaka Matsuo, Ikki Ohmukai, Koki Uchiyama, Mitsuru Ishizuka: Analyzing Reading Behavior by Blog Mining, Proc. Twenty-Second Conference on Artificial Intelligence (AAAI-07), July 2007

  • YingZi Jin, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Extracting Social Networks among Various Entities on the Web, Proc. Fourth European Semantic Web Conference (ESWC 2007), June 2007[PDF]

  • Yoshiyuki Namamura, Yuko Namimatsu, Nobuo Miyazaki, Yutaka Matsuo, and Takuichi Nishimura: A Method for Estimating Position and Orientation with a Topological Approach using Multiple Infrared Tags, Fourth International Conference on Networked Sensing Systems (INSS 07), June 2007

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Isizuka: Measuring Semantic Similarity between Words using Web Search Engines, Proc. 16th International World Wide Web Conference (WWW2007), May 2007[PDF]

  • Kosuke Shinoda, Yutaka Matsuo, and Hideyuki Nakashima: Emergence of Global Network Property based on Multi-agent Voting Model, Proc. 2007 International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2007), May 2007[PDF]

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Isizuka: An Integrated Approach to Measuring Semantic Similarity between Words using Information Available on the Web, Proc. Human Language Technologies: The Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL-HLT 2007) , April 2007[PDF]

  • Tadanobu Furukawa, Yutaka Matsuo, Ikki Ohmukai, Koki Uchiyama, and Mitsuru Ishizuka: Social Networks and Reading Bahavior in Blogosphere, Proc. International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), March 2007[PDF]

  • Yutaka Matsuo, Naoaki Okazaki, Kiyoshi Izumi, Yoshiyuki Nakamura, Takuichi Nishimura, Koiti Hasida, and Hideyuki Nakashima: Inferring Long-term User Property based on Users’ Location History, Proc. 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2007), Jan. 2007[PDF]

  • Junichiro Mori, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Extracting Keyphrases to Represent Relations in Social Networks from Web, Proc. 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2007), Jan. 2007 [PDF]

  • Junichiro Mori, Takumi Tsujishita, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Extracting Relations in Social Networks from Web using Similarity between Collective Context, Proc. Fifth International Semantic Web Conference (ISWC2006), Nov. 2006[PDF]

  • Tom Hope, Noriyuki Fujimura, Masahiro Hamasaki, Yutaka Matsuo, and Takuichi Nishimura: Doing Community with IC Cards: Co-construction of Meaning and Use with Interactive Information Kiosks, Proc. Eighth International Conference on Ubiquitous Computing (UbiComp2006), 2006[PDF]

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Disambiguating Personal Names on the Web using Automatically Extracted Key Phrases, Proc. 17th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-06), 2006 [PDF]

  • Yutaka Matsuo, Takeshi Sakaki, Koki Uchiyama, and Mitsuru Ishizuka: Graph-based Word Clustering using Web Search Engine, Proc. 2006 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2006), 2006[PDF]

  • Yutaka Matsuo, Masahiro Hamasaki, Hideaki Takeda, Junichiro Mori, Bollegala Danushka, Hiroyuki Nakamura, Takuichi Nishimura, Koiti Hasida, and Mitsuru Ishizuka: Spinning Multiple Social Network for Semantic Web, Proc. 21st National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-06), 2006[PDF]

  • Yutaka Matsuo, Junichiro Mori, Masahiro Hamasaki, Keisuke Ishida, Takuichi Nishimura, Hideaki Takeda, Koiti Hasida, and Mitsuru Ishizuka: POLYPHONET: An Advanced Social Network Extraction System, Proc. 15th International World Wide Web Conference (WWW2006), pp.397-406, 2006[PDF]

  • Danushka Bollegala, Yutaka Matsuo, and Mitsuru Ishizuka: Extracting Key Phrases to Disambiguate Personal Names on the Web. Proc. Seventh International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2006), pp. 223-234, 2006[PDF]

  • Junichiro Mori, Tatsuhiko Sugiyama, and Yutaka Matsuo: Real-world Oriented Information Sharing using Social Networks. Proc. International ACM SIGGROUP Conference on Supporting Group Work (GROUP2005), pp. 81-84, 2005

  • Shigeyoshi Hiratsuka, Yutaka Matsuo, Akio Sashima, Akira Takagi, Naoaki Izumi, and Koiti Kurumatani: Smart Navigation by Lightweight Components Coordination in Ubiquitous Computing, Proc. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2004), 2004

  • Yutaka Matsuo, Hironori Tomobe, Koiti Hasida and Mitsuru Ishizuka: Finding Social Network for Trust Calculation, Proc. 16th European Conf. on Artificial Intelligence (ECAI2004), pp.510-514, 2004[PDF]

  • Naoaki Okazaki, Yutaka Matsuo and Mitsuru Ishizuka: Improving Chronological Sentence Ordering by Precedence Relation, Proc. 20th International Conference on Computational Linguistics (COLING 04), pp.750-756, 2004[PDF]

  • Yutaka Matsuo, Hironori Tomobe, Koiti Hasida, and Mitsuru Ishizuka: Mining Social Network of Conference Participants from the Web, Proc. 2003 IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence (WI2003), 2003

  • Yutaka Matsuo: Word Weighting based on User’s Browsing History, Proc. Ninth International Conference on User Modeling (UM’03), LNAI 2702, pp.35-33, 2003[PDF]

  • Naoaki Okazaki, Yutaka Matsuo, Naohiro, Matsumura, and Mitsuru Ishizuka: Sentence Extraction by Spreading Activation with Refined Similarity Measure, Proc. 16th International FLAIRS Conference, pp. 407–411, 2003

  • Yutaka Matsuo and Mitsuru Ishizuka: Keyword Extraction from a Single Document using Word Co-occurrence Statistical Information, Proc. 16th International FLAIRS Conference, pp. 392–396, 2003[PDF]

  • Yutaka Matsuo, Hayato Fukuta, and Mitsuru Ishizuka: Browsing Support by Highlighting Keywords based on a User’s Browsing History, Proc. IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC2002), 2002

  • Naoaki Okazaki, Yutaka Matsuo, Naohiro Matsumura, Hironori Tomobe, and Mitsuru Ishizuka: Extracting Characteristic Sentences from Related Documents, Proc. Sixth International Conference on Knowledge-based Intelligent Information Engineering Systems & Applied Technologies (KES2002), pp. 1257-1261, 2002.[PDF]

  • Yutaka Matsuo: Clustering using Small World Structure, Proc. Sixth International Conference on Knowledge-based Intelligent Information Engineering Systems & Applied Technologies (KES2002), pp.1252-1256, 2002

  • Yutaka Matsuo and Mitsuru Ishizuka: Two Transformation of Clauses into Constraints and their Properties for Cost-based Hypothetical Reasoning, Proc. Seventh Pacific Rim International Conferences on Artificial Intelligence (PRICAI2002), LNAI 2417, pp.118-127, 2002

  • Yukio Ohsawa, Hirotaka Soma, Yutaka Matsuo, Naohiro Matsumura, and Masaki Usui: Featuring Web Communities based on Word Co-occurrence Structure of Communications, Proc. 11th International WWW conference (WWW2002), 2002

  • Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa, and Mitsuru Ishizuka: KeyWorld: Extracting Keywords in a Document as a Small World, Proc. Fourth International Conference on Discovery Science (DS2001), pp. 271-281, 2001

  • Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa, and Mitsuru Ishizuka: Average-clicks: A New Measure of Distance on the World Wide Web, Proc. First Asian-Pacific Conference on Web Intelligent (WI2001), LNAI 2198, pp.125-130, 2001

  • Yutaka Matsuo, Yukio Ohsawa, and Mitsuru Ishizuka: Discovering Hidden Relation behind a Link, Proc. Fifth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies (KES2001), pp.1183-1187, 2001

  • Yutaka Matsuo and Akihiko Yokoyama: Optimization of Installation of FACTS Device in Power System Planning by both Tabu Search and Nonlinear Programming Methods, Proc. Intelligent System Application to Power System (ISAP’99), pp.250-254, 1999

  • Mitsuru Ishizuka and Yutaka Matsuo: SL Method for Computing a Near-optimal Solution using Linear and Non-linear Programming in Cost-based Hypothetical Reasoning, Proc. 5th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI’98), LNAI 1531, pp.611-625, 1998

 

Copyright ©Matsuo Lab. All Rights Reserved.

国内会議

You are here:

  1. Home

  2. PUBLICATIONS

  3. 国内会議

  • 河野 慎, 幡谷 龍一郎, 熊谷 亘, 松井 孝太, 岩澤 有祐, 松尾 豊, データ間の関係性を考慮したNeural Processとその学習, 第22回情報論的学習理論ワークショップ, 2019, 愛知県名古屋市

  • 阿久澤圭, 岩澤有祐, 松尾豊, 大域的な潜在変数を持つ系列変分自己符号化器による状態遷移モデルのメタ学習, 第22回情報論的学習理論ワークショップ, 2019, 愛知県名古屋市

  • 近藤生也, 岩澤有祐, 松尾豊, 効率的なロボット学習に向けた深層状態空間モデルを用いた映像予測, 第22回情報論的学習理論ワークショップ, 2019, 愛知県名古屋市

  • 保住 純, 松尾 豊, 線形回帰モデルを活用した深層時系列予測モデルの比較検討, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 中川 大海, 岩澤 有祐, 松尾 豊, グラフ表現を用いた知識獲得予測による潜在知識構造の抽出と活用, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 阿久澤 圭, 岩澤 有祐, 松尾 豊, 分類性能による制約を考慮した敵対的不変表現学習によるドメイン汎化, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 岩澤 有祐, 阿久澤 圭, 松尾 豊, ペアワイズニューラルネット距離による不変表現学習, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 谷口 尚平, 岩澤 有祐, 松尾 豊, メタ学習としてのGenerative Query Network, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 鈴木 雅大, 金子 貴輝, 谷口 尚平, 松嶋 達也, 松尾 豊, Pixyz：複雑な深層生成モデル開発のためのフレームワーク, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 渡邉 拓実, 高橋 宏紀, 岩澤 有祐, 松尾 豊, 矢入 郁子, 車いす走行データと位置情報による弱教師を用いた路面状態の評価, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 久保 静真, 岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 松尾 豊, 身体の3次元構造を考慮したニューラル仮想試着, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 作花健也, 中山浩太郎, 木村仁星, 井上大輝, 山口亮平, 河添悦昌, 大江和彦, 松尾豊, 文字単位のアテンション機構を用いた胸部X線写真の所見テキスト生成手法, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 井上 大輝, 木村 仁星, 中山 浩太郎, 作花 健也, Abdul G. A. R., 中島 愛, Radkohl P., 岩井 聡, 河添 悦昌, 大江 和彦, 松尾 豊, 視線データを活用した深層学習による胸部 X 線写真の診断的分類, 人工知能学会全国大会2019, 2019, 新潟県新潟市

  • 岩澤 有祐,松尾 豊:類似度学習を用いた敵対的訓練による特徴表現の検閲,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 保住 純,松尾 豊:深層敵対的生成ネットワークを用いたマンガイラスト自動生成の試み,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 鈴木 雅大,松尾 豊:半教師ありマルチモーダル深層生成モデルにおける共有表現の有効性と単一モダリティ入力への拡張,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 金子 貴輝,大澤 昇平,松尾 豊:時系列生成モデルのためのリサンプリング学習,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 阿久澤 圭,岩澤 有祐,松尾 豊:変分自己符号化器を用いた表現の多様性のモデル化による表現豊かな音声合成,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 松嶋 達也,大澤 昇平,松尾 豊 :内的報酬と敵対的学習によるタスク非依存な注意機構の学習,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 久保 静真,岩澤 有祐,松尾 豊:服の領域を考慮した写真上の人物の自動着せ替えに関する研究,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 冨山 翔司,岩澤 有祐,松尾 豊:系列生成器の訓練のためのエキスパート系列に基づく報酬関数の学習方法の提案,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 中川 大海,岩澤 有祐,須野 薫、松尾 豊：効率的な知識獲得予測に向けた知識の表現方法に関する分析,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 田村 浩一郎,大澤 翔平,松尾 豊:Twitterから仮想通貨市場に対する作用の分析,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 宮崎 邦洋,村山 菜月,山本 裕樹,牛山 史明,大澤 昇平,松尾 豊 :深層学習を用いたユーザ離脱予測,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 中原 健一,島田 史也,宮崎 邦洋,関根 正之,大澤 昇平,大島 眞,松尾:豊相場データ間密度比推定による株式市場における見せ玉検知,人工知能学会全国大会2018, 2018, 鹿児島県鹿児島市

  • 野中 尚輝,中山 浩太郎, 松尾 豊: オンラインレビューから抽出した消費者の感情を用いた自動車販売予測, 第10回WebDB Forum, Sep.18–Sep.20, 2017, お茶の水女子大学

  • 関 喜史, 潮 旭, 米田 武, 松尾 豊: クリックベイトの特定に向けたユーザ行動分析, 第11回テキストアナリティクスシンポジウム, Sep.7 — Sep.8, 2017, 成蹊大学

  • 那須野 薫，松尾 豊：深層強化学習におけるオフライン事前学習法，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 岩澤 有祐，矢入 郁子，松尾 豊：敵対的訓練を利用したドメイン不変な表現の学習，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 塩谷 碩彬，那須野 薫，松尾 豊：モデルベース学習を活用したDDPGのサンプル効率分析，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 金子 貴輝，青井 順一，上野山 勝也，松尾 豊：ユーザーのページビュー系列からのコンバージョン予測，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 長峯 洸弥，岩澤 有祐，松尾 豊，矢入 郁子：車いす漕ぎ行動中の加速度変化量を利用した路面アクセシビリティ評価手法，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 高橋 宏紀，長峯 洸弥，岩澤 有祐，松尾 豊，矢入 郁子：車いすセンシングと畳み込みニューラルネットを利用した路面特徴の分類と評価，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 野中 尚輝，中山 浩太郎，松尾 豊：Wikipediaの編集履歴による各国のユーザ嗜好に基づいたコンテンツの分析，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 鈴木 雅大，松尾 豊：深層生成モデルを用いたマルチモーダルデータの半教師あり学習，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 冨山 翔司，味曽野 雅史，鈴木 雅大，中山 浩太郎，松尾 豊：画像とテキストの潜在的な意味情報を用いたニューラル翻訳モデルの提案，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 松尾 豊：ディープラーニングと進化，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 中川 大海，那須野 薫，松尾 豊，上野山 勝也：深層学習を用いた知識獲得予測を最適化する知識分類の抽出，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 飯塚 修平，松尾 豊：バリエーションの提示がもたらす長期的効果に着目したウェブサイト最適化手法，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 大野 峻典，松尾 豊，上野山 勝也：消費に関する検索共起語から市場を観測する手法に関する研究，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 黒滝 紘生，中山 浩太郎，上原 雅俊，山口 亮平，河添 悦昌，大江 和彦，松尾 豊：深層学習による胸部X線写真からの診断補助，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 曽根岡 侑也，上野山 勝也，松尾 豊：WebArchiveを用いたSaaSの価格データの収集と分析，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 落合 桂一，深澤 佑介，山田 渉，松尾 豊：位置情報サービスの利用状況を活用したPOI推薦手法，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 宮崎 邦洋，松尾 豊：Deep Learningを用いた株価予測の分析，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 田村 浩一郎，松尾 豊，上野山 勝也：深層学習を用いたアンサンブルモデルによる企業価値推定モデルの提案，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 川合 健斗，山下 宙元，松尾 豊：畳み込みニューラルネットワークを用いた画質変化や部分的な隠れに頑健な顔認証システム，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 保住 純，松尾 豊：ユーザの行動履歴データを用いたコンテンツ興味推移カテゴリの可視化手法，人工知能学会全国大会2017，May.23–May.26，愛知県名古屋市（ウィンクあいち）

  • 上原雅俊，佐藤一誠，鈴木雅大，中山浩太郎，松尾豊：b-GAN: 密度比推定の視点から見たGenerative Adversarial Nets，第19回情報論的学習理論ワークショップ，Nov.16–19，2016．

  • 野中 尚輝，中山 浩太郎，松尾 豊：RNNを利用したコンテンツ産業の消費トレンド予測，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 龍野 翔，飯塚 修平，松尾 豊：ウェブサイトのユーザ遷移に基づいたコンバージョン促進要因の抽出，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 鈴木 雅大，松尾 豊：深層生成モデルを用いたマルチモーダル学習，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 味曽野 雅史，中山 浩太郎，松尾 豊：逆畳み込みニューラルネットワークを用いた輪郭検出，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 黒滝 紘生，中山 浩太郎，松尾 豊：マルチエージェントによるDeep Learningの提案，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 松尾 豊：Deep Learningから身体性、シンボルグラウンディングへ，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 山本 裕樹，松尾 豊：景気ウォッチャー調査を学習データに用いた金融レポートの指数化，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 飯塚 修平，松尾 豊：ウェブサイト最適化のためのバリエーション自動生成システム，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 岩澤 有祐，矢入 郁子，松尾 豊：深層行動認識モデルのユーザ特化圧縮，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • HUANG DALI，松尾 豊：Analyzing the Effect of Social Media Marketing in Tourism spending，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 那須野 薫，松尾 豊：深層学習を用いたTwitterにおける会話の応答文生成の試み，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 関 喜史，松尾 豊：言語モデルを用いたウェブメディアの特徴抽出，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 冨山 翔司，松尾 豊：大規模コーパスを用いたWord2vecによる比喩の書き換え，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

  • 長峯 洸弥，落合 真希，岩澤 有祐，松尾 豊，矢入 郁子：スマートフォンを利用した手動車いす利用者の負担推定・共有システム，人工知能学会全国大会2016，May.23–May.26，福岡県北九州市（北九州国際会議場）

著書

You are here:

  1. Home

  2. PUBLICATIONS

  3. 著書

  • 中山 浩太郎（監修）, 塚本 邦尊, 山田 典一, 大澤 文孝, 松尾 豊 (協力). 東京大学のデータサイエンティスト育成講座, マイナビ出版, 2019

  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 中山 浩太郎, 松尾 豊. 深層学習, KADOKAWA/中経出版, 2018（監修）

  • 松尾豊. よくわかる人工知能, KADOKAWA/中経出版, 2017（監修）

  • 落合 桂一，『人工知能学事典新版』第17章 ソーシャルコンピューティング（担当編集委員:松尾　豊）項目：位置情報とその利用，共立出版，2017（分担執筆）

  • 松尾豊, 塩野誠. 人工知能はなぜ未来を変えるのか, KADOKAWA/中経出版, 2016

  • 松尾 豊, 中島 秀之, 西田 豊明, 溝口 理一郎, 長尾 真, 堀 浩一, 浅田 稔, 松原 仁, 武田 英明, 池上 高志, 山口 高平, 山川 宏, 栗原 聡, 「人工知能とは」, 松尾豊 編, 近代科学社, 2016（分担執筆、監修）

  • 松尾 豊, 「研究という営みを自省する」, 一人称研究のすすめ, 諏訪 正樹・堀 浩一 編, 3章, 近代科学社, 2015（分担執筆）

  • 松尾 豊，人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの, 角川EPUB選書, 2015

  • 松尾豊, 塩野誠. 東大准教授に教わる「人工知能って、そんなことまでできるんですか?」, KADOKAWA/中経出版, 2014

  • Yutaka Matsuo, Junichiro Mori, Mitsuru Ishizuka: “Social Network Mining from the Web”, Data Mining Patterns: New Methods and Applications, Florent Masseglia ed., Idea Group Inc., 2007（分担執筆）

  • Yutaka Matsuo: “Word Weighting based on User’s Browsing History”，Adaptable And Adaptive Hypermedia Systepms, Sherry Chen and George D. Magoulas ed., chap. 10, Idea Group Publishing, 2005 （分担執筆）

  • 松尾 豊，「予測，予兆発見，そしてチャンス発見」，チャンス発見の情報技術，大澤幸生編，2章，東京電機出版，2003　（分担執筆）

  • 松尾 豊，「Small World：予兆発見を支援するネットワーク構造」，チャンス発見の情報技術，大澤幸生編，10章，東京電機出版，2003 　（分担執筆）

  • Yutaka Matsuo, “Prediction, Forecasting, and Chance Discovery”, Chance Discovery, P. McBurney and Y. Ohsawa ed., chap. 3, Springer, 2003 （分担執筆）

記事・出演

You are here:

  1. Home

  2. PUBLICATIONS

  3. 記事・出演

  • 中山浩太郎, 「コミュニティ型教育でAI人材を育成する」, 教育家庭新聞元旦号, 教育家庭新聞, 2019.1.1

  • 中山浩太郎, 「AI時代に活躍する」, ドリームナビ, 四谷大谷, 2018.11

  • 中山浩太郎, 「Wikipediaからの知識抽出」, 人工知能学大事典, 共立出版, 2017.07

  • 人工知能の進化と未来 松尾豊 読売新聞社 2016.3.24

  • 最先端研究の動向　– 人工知能からIoTまで松尾豊 Industry Co-Creation(ICC) カンファレンス 2016.3.24

  • Deep LearningとこれからのAI研究 松尾豊 情報処理学会 2016.3.11

  • 人工知能は人間を超えるか -ディープラーニングの先にあるもの-松尾豊 ヒューマンインターフェース学会 2016.3.9

  • 人工知能は人間を超えるか 松尾豊 独立行政法人情報処理推進機構 2015.10.21

  • Deep Learningと人工知能松尾豊 情報処理学会 2015.10.13

  • 人工知能は人間を超えるか 松尾豊 日経BP社 2015.10.1

  • 日本がAI先進国になるために 松尾豊 コンデナスト・ジャパン 2015.9.29

  • アフターディープラーニングの人工知能について松尾豊 応用脳科学コンソーシアム事務局 2015.6.18国内

  • ディープラーニングの先にあるもの〜人工知能は仕事をどう変える？〜 松尾豊 日経ビッグデータラボ 2015.4.22

招待講演

You are here:

  1. Home

  2. PUBLICATIONS

  3. 招待講演

  • 中山浩太郎, 「AI人材育成」, 日本科学技術ジャーナリスト会議勉強会 (2019.9.)

  • 中山浩太郎, 「AI革命と世界の動向」, シンギュラリティ大学GIC (2019.7.30)

  • 中山浩太郎, 「Deep Learningと科学計算環境」, 第5回自然言語処理シンポジウム (2018.12.11)

  • 中山浩太郎, 「AI人材育成法」, 第54回教育委員会対象セミナー (2018.12.5)

  • 中山浩太郎, 「東大松尾研流 AI人材育成法」, 超教育展 (2018.12.1)

  • 松尾豊, 「ＡＩ時代の価値共創と人財育成の展望」経営関連学会協議会第11回公開シンポジウム（2018.11.30）

  • 中山浩太郎, 「実践的Deep Learning人材育成の現場から見た日本の産学官の課題」, 第3回大学教育イノベーションフォーラム「AI時代の大学教育」 (2018.11.3)

  • 松尾豊, 「AIをめぐる世界の現状と日本企業の戦い方」イノベーションワークショップ2018シリーズ（2018.10.3）

  • 中山浩太郎, 「東大松尾研流 実践的AI人材育成法」, PyCon JP 2018, (2018.9.17)

  • 松尾豊, 「人工知能をビジネスに実装するとき、今やるべきこと」GTC Japan 2018（2018.9.13）

  • 松尾豊, 「AIの発達により我々の生活・産業がどのように変わるのか」メンテナンス・レジリエンスTOKYO（2018.7.18）

  • 松尾豊, 「今ディープラーニングに関連して学ぶべきこと」人工知能学会全国大会（JSAI2018)（2018.6.6）

  • 中山浩太郎, 「実践Deep Learning – いまさら聞けない入門編」, 人工知能学会 全国大会 2018 チュートリアル, (2018.6.5）

  • 松尾豊, 「松尾豊 人工知能は人間を超えるか？！」日本文明研究所第12回シンポジウム（2018.5.23）

  • 松尾豊, 「人工知能をビジネスに実装するとき、今やるべきこと」AIカンファレンス SIX 2018（2018.2.22）

  • 松尾豊, 「人工知能の動向と建築における可能性」, 日本建築学会セミナー, 建築会館会議室 (2017.4.10)

  • 松尾豊, 「人工知能は人間を超えるか – ディープラーニングの先にあるもの」, 日本機械学会情報知能精密部門の設立25周年記念行事, 東洋大学白山キャンパス (2017.3.13)

  • 中山浩太郎, Deep Learningの基礎と応用, 第33回ネットワークシステム・情報ネットワーク研究ワークショップ, 沖縄残波岬ロイヤルホテル
    (2017.3.2)

  • 松尾豊, 「人工知能は人間を超えるか-ディープラーニングの先にあるもの」, 情報通信政策研究会, キャピトル東急ホテル「桐の間」 (2017.2.3)

  • 松尾豊, 「人工知能は人間を超えるか-ディープラーニングの先にあるもの」, 東大ものづくりコンソーシアム, 東京大学　情報学環・学際情報学府　福武ラーニングシアター (2017.1.20)

  • 松尾豊, 「人工知能と倫理 −これからの世代が感じる人工知能の倫理感」, 人工知能学会30周年記念式典, 慶應日吉キャンパス協生館クィーンアリスガーデンテラス日吉イベントホール (2016.11.11 )

  • 松尾豊, 「習熟する機械：ディープラーニングのものづくりへの適用」, NEDO人工知能ビジョンワークショップ, AP東京八重洲通り (2016.8.4)

  • 中山浩太郎, 「Deep Learning技術の仕組み」, 第71回人工知能セミナー (2016.6.30)

  • 松尾豊, 「人工知能の未来-ディープラーニングの先にあるもの」, 日本工学アカデミー, ホテルJALシティ田町 (2016.5.31)

  • 中山浩太郎,「Deep Learningとその実装」, 情報処理学会連続セミナー (2015.10.13）

  • 中山浩太郎,「ディープラーニングツール「Pylearn2」「Torch7」とその仕組み」, 人工知能学会主催 AIツール入門講座 （2015.6.22）

Deep Learning

You are here:

  1. Home

  2. Deep Learning

We, the Deep Learning research group of WEBLAB, are developing the future of artificial intelligence technologies. Our activities cover not only researches but also education and development.

 

ZoomDetails

Virtual Reality as a User-friendly Interface for Learning from Demonstration

We use Virtual Reality as an intuitive interface for Imitation Learning to supervise a deep neural network based visual attention model.

Details

 

ZoomDetails

Hierarchical Attention Model

Applications such as human-robot interaction (HRI) and autonomous driving requires the agent to focus at high resolution on subtle visual cues for achieving proficiency. Existing vision systems have hardware limitations to achieve such high resolution and perform poorly in real-world environments. Human vision overcomes this problem by relying on a foveal view coupled with an…

Details

 

ZoomDetails

FacialVAE – Conditional VAE-GAN with Attribute Inference for Faces

A generative model for faces based on Conditional VAE-GAN. – M. Suzuki

Details

 

ZoomDetails

Deep X-ray image processing for diagnosis support

Joint work with The University of Tokyo Hospital. CNN, VAE, Generative Models, etc. – K. Nakayama, et al.

Details

 

ZoomDetails

GeSdA – GPU empowered Stacked denoising Autoencoder

High-performance Stacked denoising Autoencoder enhanced by CrossPre (Cross-Layer Pretraining). – K.Nakayama

Details

 

ZoomDetails

Related Activities – Deeplearning.jp & AIL.tokyo

We are organising a special interest group on deep learning and several lecture series of deep learning – Deeplearning.jp | AIL.tokyo

Details

 

ZoomDetails

Related Activities – HPC & GPU Computing

To enhance computational performance on deep learning algorithms, we are working on projects such as GPU system virtualization and distributed GPU computation models. We are also providing iLect, a GPU-enabled programming environment accessible by Web broseewsers. – iLect | HPC

Details

 

ZoomDetails

Neural Darwinism

Evolutional deep learning algorithms towards flexible networks. – H. Kurotaki

Details

 

ZoomDetails

Deep Activity Recognition for Wheelchairs

Sensors, CNN, Model Compression for limited resource environment. – Y. Iwasawa

Details

 

ZoomDetails

Trend Prediction with Recurrent Neural Networks

TBA. – N. Nonaka, et al.

Details

Deep Learning

You are here:

  1. Home

  2. Deep Learning

We, the Deep Learning research group of WEBLAB, are developing the future of artificial intelligence technologies. Our activities cover not only researches but also education and development.

 

Details

Realtime Instance Recognition for Desktop Objects

TBA – K. Nakayama, et al.

Details

Web & Business

You are here:

  1. Home

  2. Web & Business

 

ZoomDetails

Analysis of social media

Our lab is the most active research group in the field of analysis of social media. The figure shows the world’s first successful research detecting occurrence of an earthquake (or an event) by only Twitter. The number of its citations is more than 1500. In 2014, prof. Matsuo was a track chair of web mining in WWW Conference.  We continuously engage in election and market trend prediction and analysis.

Details

 

ZoomDetails

Consumer Intelligence

We may read consumption behavior we have never known by analysing the histories of users’ actions in website such as Niconico Douga, Zexy net and Study Supri. We investigate consumer needs and mechanism of consumption that usually discussed qualitatively.

Details

 

ZoomDetails

Website Optimization

We research machine learning system for evolving website more attractive through user interaction.  We tackled website optimization applied to medium-sized sites and automatic variation generation system for A/B testing.

Details

 

ZoomDetails

The network of job-change in the start-up business community

We analysed big data concerning movements of human resources between companies.  It is shown that  the movement of highly-skilled professionals to start-up companies within the West Coast region is a leading indicator of growth of business.

Details

Collaborative Research

You are here:

  1. Home

  2. Collaborative Research

 

ZoomDetails

ウェルスナビ

ウェルスナビ株式会社との共同研究で、人間が心理的な罠に陥らず、長期の資産運用を成功させられるよう、AIによってサポートすることを目的としています。

Details

 

ZoomDetails

だいこう証券ビジネス

だいこう証券ビジネスとの共同研究で、超高速取引の普及などで複雑化する証券売買の実態に合わせ、証券売買を自動で審査する技術を研究・開発しています。

Details

 

ZoomDetails

みずほ銀行

AIによる外国為替取引高度化に関するみずほ銀行との共同研究です。本研究では、AIを活用した外国為替取引データの分析によって外国為替取引執行を精緻化させ、取引の迅速化、取引ボリュームの増強、為替リスクの極小化と収益の極大化を目的としています。

Details

 

ZoomDetails

日本経済新聞社

日本経済新聞社との共同研究で, 上場企業が定期的に発行する決算短信から速報記事を自動で生成するアルゴリズムを研究・開発しています。

Details

 

ZoomDetails

CCC

CCCの大量のID付きposデータを元に、単に似たような商品の推薦アルゴリズムを考えるのではなく、顧客の趣味趣向と定番化、成熟度を考慮した推薦アルゴリズムの構築し、消費インテリジェンスの解明に向けて取り組みました。

Details

 

ZoomDetails

DeepZenGo

Deep Zen Goは、深層学習を利用した囲碁AIに関するプロジェクトです。
もともと囲碁AI zenの開発を続けてきた尾島氏・加藤氏を中心に、株式会社ドワンゴ、日本棋院、そして松尾研究室が共同で研究開発を行っています。

Details

 

ZoomDetails

スタディサプリ

リクルートとの共同研究で、進行中のプロジェクトの一つです。大学受験の学習支援サービス「受験サプリ」における学習者のモデル分析を行っています。機会学習などを用いた継続的学習に寄与するサービス要素の特定や、継続的利用を促す仕組みの実現を目指しています。

Details

 

ZoomDetails

ウエルネス

ウェブ上にある医療福祉関連情報を集め、構造化しています。 一般に公開されていますが様々な形式で提供されているために取得が難しいデータをマイニング・処理し、データベース化することを目指します。 株式会社ウェルネスとの共同研究で現在進行中のプロジェクトです。

Details

 

ZoomDetails

スーモ

スーモプロジェクトはリクルートとの共同研究プロジェクトの一つです。スーモ内のアクセスログを元にしたデータマイニングを行いました。本研究では、不動産という商材の特徴（検討期間が長い，家はすべて別の商品）に注目して、それに合わせた推薦アルゴリズムの提案を行いました。

Details

 

ZoomDetails

選挙分析

国政選挙としてはじめてインターネット選挙運動が解禁された2013年の参議院議員選挙における候補者のTwitter利用分析です。フォロワーの共起分析に基づいた候補者関係のネットワーク可視化や、候補者の拡声力の数値化を行いました。朝日新聞社との共同研究で、分析結果はビリオメディアに掲載され全国に報道されました。

Details

 

ZoomDetails

ゼクシィ.net

国内最大の結婚情報サイト「ゼクシィ」の利用ログデータを用いて、商品の種類をまたいだユーザの嗜好を的確に捉える推薦エンジンの研究開発に取り組みました。研究成果は実際サイトでの推薦エンジンの開発に活用されただけではなく、電子情報通信学会誌に採録されました。

Details

 

ZoomDetails

WACUL

人工知能によるウェブサイト解析を行う株式会社 WACUL と共同で、高度なウェブサイト改善提案を行う機械学習システムの研究を行いました。ウェブページごとの成約率を比較するだけではなく、ウェブページの特徴を捉えたウェブサイト最適化を目指しています。

Details

 

ZoomDetails

social gear

Facebook広告のlog情報から、それぞれのAdsetのConversion数などの将来予測を行っています。 Adsetのパフォーマンスの将来予測により、予算のポートフォリオや、広告運用の最適化を行うことを目指しています。 kaggleなどのコンペティションを参考に、より高い精度を出せるように日々研究しています。

Details

 

ZoomDetails

ドワンゴ

ニコニコ動画の動画のログを用いて様々なデータ分析を行っています。具体的には、マクロなユーザの視聴の遷移の可視化や、ユーザ遷移のパターンの仮説検証、次に見る動画のコンテンツ予測などを行っています。

Details

 

ZoomDetails

ASIA TREND MAP

WikipediaやTwitterといった大規模なソーシャルメディアデータを用いて、エンタメコンテンツが各国でどのように流行しているのかを分析しています。
また、ビッグデータの中から、トレンドを引き起こす予兆を発見し、将来のトレンドを予測することを目的としています

Details

bottom of page