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人工知能学会2011で気になる発表メモ

jsai2011 Schedule からザーッと見て探してみた。

1J3-5 命題論理に基づく確率モデルのためのベイズ推定

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2011/paper-372.html

規則性と不確実性が入り交る世界をモデル化するため,論理の記述力と確率モデルの
モデリング力を組み合わせる研究が行われている.本研究では任意の命題論理式上の
ベイズ推定を提案する.ここでは事前知識のうち,決定的なものは論理式として,確率的
なものは事前分布として表現される.これにより我々の知識をより柔軟にモデルに取り入
れることが可能となる.更に本研究では提案法を代謝経路に関する仮説の評価に適用する.

1F4-2 オススメ論文検索システム:OSUSUME

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2011/paper-390.html

本システムは、ユーザが過去に執筆した論文やキーワードをベースに、様々な異なる観点からの推薦を生成し、論文を提示するシステムを提案する。日本語のキーワードからも多言語の論文を推薦可能な観点、論文の手法や目的に焦点を置いた観点、初心者向けの入門・解説など基礎的な論文を推薦する観点などを推薦手法に取り入れる。

2E3-4in ディリクレ過程を用いたアカウントを共有するユーザの購買のモデリング

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2011/paper-63.html

1 つのアカウントの複数人のユーザによる共有を考慮することにより推薦システムの精度を改善するための手法を提案する.複数人が1 つのアカウントを共有している場合,各アカウントの購買履歴から個々人の嗜好を推定することができなくなり,結果として推薦システムの精度が低下してしまう.そこで我々は,トピックモデルを基にアカウントを共有する潜在ユーザ毎の購買行動をモデル化し,このモデルに基づいて推薦を行う.

1G2-3 業務分析のためのトピックモデルを用いた行動推定

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2011/paper-225.html

計算機やセンサ、記録デバイスの小型化や無線技術の発展により、人体の動作や
生体活動に関する情報を長期間収集することが可能になった。本研究では、セン
サ情報から人がどのような行動を行っているかを推定する行動推定において、従
来より推定の対象であった歩行や座位などの基本的な行動だけでなく、基本的な
行動の複雑な組み合わせから成る上位行動や業務を、トピックモデルを用いて推
定する。