中川 裕志 NAKAGAWA Hiroshi

Articles:  1-20 of 304

  • Problems of Personal Data Protection in Big Data Utilization  [in Japanese]

    NAKAGAWA HIROSHI

    ビッグデータのうち特に利用価値が高い個人データの利用にあたっては,プライバシー保護が必要になる.k-匿名化がプライバシー保護の技術として期待されてきた.しかし,個人データが行動履歴などのように巨大化すると,必ずしも有効ではない.まず,匿名化ないしk-匿名化が効果的である場合を明確化する.次に,他人に知られたくないプライバシー情報の定義しにくさについて述べる.これらの問題を法制度の観点から見直す動き …

    IEICE technical report. Social Implications of Technology and Information Ethics 114(25), 61-66, 2014-05-14

  • 3次元Haar特徴量を用いたハンドジェスチャー認識  [in Japanese]

    牛丸太希 , 佐藤一誠 , 中川裕志

    本研究では 3 次元 haar 特徴を改良し,それを動画に対するハンドジェスチャー分類問題に適用した.まず,2 次元の haar 特徴ですでに実装されている拡張を 3 次元版の haar 特徴にも実装した.さらに,haar 特徴量を照明変化に強くするために色情報や差分画像を用いる手法を提案した.実験では,我々の手法によって改良された 3 次元 haar 特徴と,オリジナルの haar 特徴を用いた …

    IPSJ SIG Notes 2014-MPS-97(13), 1-6, 2014-02-24

  • Robust Training of Linear Classifiers  [in Japanese]

    小宮山 純平 , 大岩 秀和 , 中川 裕志

    人工知能学会全国大会論文集 28, 1-4, 2014

  • Analysis of inseparability of data generation from multi-task learning  [in Japanese]

    大岩 秀和 , 中川 裕志

    人工知能学会全国大会論文集 28, 1-4, 2014

  • A method of k-anonynimity for protecting location privacy  [in Japanese]

    角野 為耶 , 中川 裕志

    人工知能学会全国大会論文集 28, 1-4, 2014

  • Technical Problem of Anonymity for Real Society Application  [in Japanese]

    中川 裕志

    人工知能学会全国大会論文集 28, 1-4, 2014

  • Multi-armed Bandit Problem with Lock-up Periods  [in Japanese]

    小宮山 純平 , 佐藤 一誠 , 中川 裕志

    バンディット問題は,複数のアーム(選択肢)から最も報酬の高いものを探す問題であり,探索と活用のトレードオフの代表的なモデルの1つである.近年において,情報推薦,最適経路探索,最適化,モデル選択などの分野への応用を動機として,バンディット問題は機械学習やオペレーション・リサーチの分野において注目を浴びている.本研究はロックアップ期間(選択するアームを変更できない期間)の制約を考慮したバンディット問題 …

    情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) 6(3), 11-22, 2013-12-27

    IPSJ 

  • <i>k</i>-Anonymization of Locations and False Light  [in Japanese]

    Hiroshi Nakagawa , Nasuka Sumino

    ビッグデータ利用において個人特定をできることがプライバシー保護の観点から問題であることが指摘され,プライバシー保護データマイニングの分野で匿名化手法の研究が進んできた.一方,個人が自分自身と直接関係しない情報で否定的な事情を疑われること,すなわち濡れ衣の被疑はこれまでプライバシー保護データマイニング分野では見過ごされてきた問題である.本研究では,このような問題意識から特定の事象と無関係な人にその事 …

    IPSJ SIG Notes 2013-EIP-62(12), 1-6, 2013-11-14

  • Behavior Analysis using Texts with GPS Information on Social Media  [in Japanese]

    井上 拓也 , 山田 剛一 , 増田 英孝 , 荒牧 英治 , 中川 裕志

    本研究では,Twitter 上の位置情報付きツイートを解析し,地域による情報の差,消費行動の差,人の出入りの情報など人間の行動に関する情報を自動抽出することを目的としている.5 人の被験者を用いて,共通 50 件および個別 300 件の位置情報付きツイートを 5 つのトピック (食,買い物,イベント,居場所,移動) に分類させた.分類済みツイートから,単語の重み付けを行い,それらを用いてツイートの …

    研究報告デジタルドキュメント(DD) 2013-DD-89(2), 1-7, 2013-02-21

  • Automatic Notification for Train Delay from Twitter  [in Japanese]

    簗瀬 拓弥 , 増田 英孝 , 山田 剛一 , 荒牧 英治 , 中川 裕志

    本研究では電車の運行状況をリアルタイムに一般の Twitter のユーザのツイートから取得することを目的とする.対象として常磐線をキーワードとして含むパブリックタイムライン上のツイートを半年分収集した.このデータを用いて単位時間あたりのバースト数を元に定常時と異常時を判別し,通知を行うシステムを試作した.また,遅延や運転見合わせ時のユーザのツイートの特徴の分析を行った.Our goal is to …

    研究報告デジタルドキュメント(DD) 2013-DD-89(1), 1-6, 2013-02-21

  • Behavior Analysis using Texts with GPS Information on Social Media  [in Japanese]

    井上 拓也 , 山田 剛一 , 増田 英孝 , 荒牧 英治 , 中川 裕志

    本研究では,Twitter 上の位置情報付きツイートを解析し,地域による情報の差,消費行動の差,人の出入りの情報など人間の行動に関する情報を自動抽出することを目的としている.5 人の被験者を用いて,共通 50 件および個別 300 件の位置情報付きツイートを 5 つのトピック (食,買い物,イベント,居場所,移動) に分類させた.分類済みツイートから,単語の重み付けを行い,それらを用いてツイートの …

    研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT) 2013-IFAT-110(2), 1-7, 2013-02-21

  • Automatic Notification for Train Delay from Twitter  [in Japanese]

    簗瀬 拓弥 , 増田 英孝 , 山田 剛一 , 荒牧 英治 , 中川 裕志

    本研究では電車の運行状況をリアルタイムに一般の Twitter のユーザのツイートから取得することを目的とする.対象として常磐線をキーワードとして含むパブリックタイムライン上のツイートを半年分収集した.このデータを用いて単位時間あたりのバースト数を元に定常時と異常時を判別し,通知を行うシステムを試作した.また,遅延や運転見合わせ時のユーザのツイートの特徴の分析を行った.Our goal is to …

    研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT) 2013-IFAT-110(1), 1-6, 2013-02-21

  • Forecasting for Trend and Seasonal Time Series Using Exponential Weighted Baysian Approach (version 2013/1/30)  [in Japanese]

    飯田紘士 , 勝木孝行 , 恐神貴行 , 中川裕志

    電力需要予測問題のようなトレンドと季節性を含むデータの予測には,単純指数平滑化法を発展させ,データの指数的な忘却を表現できる Holt-Winters 法や discounted least squares を中心に様々な方法が提案されてきた.一方で,モデルが複雑になるに従い,そのパラメータの最適化は,過学習を起こしやすい多変数の同時推定となるため,精度や安定性に問題があることが知られている.特に …

    研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) 2013-MPS-92(17), 1-6, 2013-02-20

  • Multi-armed bandit problem with restricted selections  [in Japanese]

    小宮山 純平 , 佐藤 一誠 , 中川 裕志

    バンディット問題は,複数のアーム (選択肢) から最も報酬の高いものを探す問題であり,探索と活用のトレードオフの代表的なモデルの1つである.近年において,情報推薦,最適経路探索,最適化,モデル選択などの分野への応用を動機として,バンディット問題は機械学習やオペレーション・リサーチの分野において注目を浴びている.本稿はロックアップ期間 (選択するアームを変更できない期間) の制約を考慮したバンディッ …

    研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) 2013-MPS-92(10), 1-6, 2013-02-20

  • Analysis of Long-term Market Trend by Text-Mining of News Articles  [in Japanese]

    Kuramoto Takahisa , Izumi Kiyoshi , Shinobu Yoshimura , Ishida Tomonari , Nakashima Akihiro , Matsui Tohgoroh , Yoshida Minoru , Nakagawa Hiroshi

    In this study, we developed a new method of the long-term market analysis by using text-mining of news articles. Using our method, we conducted extrapolation tests to predict stock price averages by 1 …

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 28(3), 291-296, 2013

    J-STAGE 

  • Extracting location specific expressions from social media texts  [in Japanese]

    Kato Hironori , Aramaki Eiji , Miyabe Mai , Yoshida Minoru , Sato Issei , Nakagawa Hiroshi

    近年,ソーシャルメディアのさまざまな応用に注目が集まっている.本研究では,ソーシャルメディアを用いて地域固有表現を抽出する.我々は,ソーシャルメディアとしてTwitter 上のデータを用いる.Twitter は数多くのユーザが利用しているマイクロブログのサービスである.Twitter 上の投稿にはテキストデータだけでなく,位置情報が付与されているデータが存在し,本研究ではこのデータを用いて,地域に …

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 112(367), 29-34, 2012-12-19

  • 特徴の出現回数に応じたL₁正則化を実現する教師ありオンライン学習手法 (数理モデル化と応用 Vol.4 No.3)  [in Japanese]

    大岩 秀和 , 松島 慎 , 中川 裕志

    情報処理学会論文誌 論文誌トランザクション 2011年度(1), 84-93, 2011-10

  • Quantum Annealing for Infinite Mixture Models  [in Japanese]

    SATO Issei , KURIHARA Kenichi , TANAKA Shu , MIYASITA Seiji , NAKAGAWA Hiroshi

    Dirichlet過程による無限混合モデルの最大事後確率推定において,量子アニーリングを用いる手法を提案する.本研究における量子アニーリングは,シミュレーテッドアニーリングを並列化したアルゴリズムであるため,無限混合モデルに対する新しい並列学習アルゴリズムとみなすことができる。本研究では,実際にマルチコア・プロセッサーを用いて学習を並列化し,グラフクラスタリングにおいて性能評価を行った.

    IEICE technical report 111(87), 111-117, 2011-06-13

    References (14)

  • <i>L</i><sub>1</sub> regularized online supervised learning using feature frequency  [in Japanese]

    大岩 秀和 , 松島 慎 , 中川 裕志

    オンライン学習 (逐次学習) とは,訓練データを 1 つ受け取るたびに逐次的に学習を行う手法であり,大規模な訓練集合からの学習が効率化される.L1 正則化とは,学習上不要なパラメータを零化する手法で,学習の高速化やメモリ効率の改善が期待される.2009 年に提案された FOBOS7) は上記の二手法を組み合わせた,教師あり学習のための L1 正則化付きオンライン学習手法である.しかし FOBOS …

    情報処理学会研究報告 2010年度(6), 1-6, 2011-04

  • Introducing off-diagonal elements to singular value matrix in probabilistic Latent Semantic Indexing  [in Japanese]

    Shibayama Naoki , Nakagawa Hiroshi

    probabilistic Latent Semantic Indexing (pLSI) is a fundamental method for the analysis of text and related resources which is based on a simple statistical model. This method has high extendibility an …

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 26(1), 262-272, 2011

    J-STAGE 

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