2022年3月3日
Student gave presentation at DEIM 2022
The 14th Forum on Data Engineering and Information Management (DEIM 2022) was held online from February 27 to March 2, 2022. From our lab, five students presented their research. The presenters and their topics were as follows: Shuhei Kobayashi: [B24-4] Estimating Actual Support Based on Follower Structures in SNS Hirotaka Nagashima: [F31-3] Condition Recommendation Considering Both Conversions and Dropouts in Conditional Searches Youhei Yamada: [G31-5] A User Recommendation Method Considering…
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2021年12月3日
Yixin Zhang gave presentation at ACM Multimedia Asia
Yuexin Zhang presented her research findings at ACM Multimedia Asia, one of the international conferences on multimedia organized by ACM. The title of her paper is “MIRecipe: A Recipe Dataset for Stage-Aware Recognition of Changes in Appearance of Ingredients.” In recent years, many recipe datasets have been accumulated on websites such as Cookpad. These recipe datasets describe each step of the cooking process using text or a combination of text…
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2019年10月21日
張訳心さんがマルチメディア技術と食情報に関するワークショップ MADiMa で研究成果を発表
張訳心さんがマルチメディア技術と食情報に関するワークショップ International Workshop on Multimedia Assisted Dietary Management で研究成果を発表しました．食情報に特化した小規模のワークショップで，研究内容がごく近い人たちで議論ができるというのが利点です．また，口頭発表とポスター発表の両方をする機会がありました． 張さんの論文は，レシピに登場する動詞の類似度を測定する手法に関するものです．様々な国のレシピには多様な動詞が使われ，初心者には馴染みのない動詞も登場します．その際，その動詞が他のどんな動詞と意味が近いかがわかれば，理解の助けになります．このような語と語の類似度を計る手法は盛んに研究されており，各語がどんな文脈に出現するかの情報に基づいてベクトルに変換し，このベクトル同士の類似度を見る手法が一般的です．しかし，レシピ記述では手順説明に画像が付いていることが多いため，この画像の情報を用いて一緒に出てくる動詞をベクトル化しようというのが，張さんの研究です． 今回の開催地はフランスのNiceです．Niceといえば，この風景．町外れの丘の上からの写真です．コート・ダジュールという言葉は，Niceを含む広い範囲を指す言葉だそうですが，コート・ダジュールというと，よくこの丘からの写真が出てきます． この写真にあるようにNiceは海岸の町なので，海産物が多く売られています．風景も美しく，良いレストランもたくさんあります．なお，ニースはイタリア文化圏だった期間が長いらしく，食事はイタリア風です． なお，一つ前の記事で，ThessalonikiのnikiはNikeというブランド名の語源である勝利の女神Nikeのことらしいということを書きましたが，このNiceという名前もwikipediaによると，古くはNikaiaであり，Nikeの町という意味だそうです．
2019年10月16日
廖子揚君が Web Intelligence に関する国際学会IEEE/WIC/ACM Web Intelligence で研究成果を発表
Web Intelligence に関する国際学会である IEEE/WIC/ACM Web Intelligence 2019 で廖子揚君が研究成果を発表しました． 廖君の論文は “Disjunctive Sets of Phrase Queries for Diverse Query Suggestion” というタイトルで，Web 検索などの文書検索において，検索が複数の意味に解釈でき，自分の意図はそのうちのマイナーなものである時に，検索結果はメジャーな方の意図に関する文書ばかりになってしまうという場合の問題を解決しようという研究についてのものです． 例えば，ある人が余ったリンゴで肥料を作れないかと考え「リンゴ 肥料」という検索を行ったとします．しかし，この検索は「リンゴのための肥料」という意味に解釈でき，かつ，その方が「リンゴから肥料を作る」というトピックよりはるかに一般的なトピックであるため，検索結果の上位200件は全て「リンゴのための肥料」に関するものになってしまいます． そのような場合，われわれがよく行うのは「リンゴから肥料」「リンゴで肥料を」などの自分の意図に合う文書にのみ出てくることが期待されるフレーズを色々と考えて，これらを使ったフレーズ検索（Googleなどで，複数の語からなる検索フレーズを二重引用符で囲み，そのフレーズ全体が正確にマッチする文書だけを検索する方法）を一つずつ試してみることです．しかし，そのようなフレーズは数多くあり，手動で一つずつ試していくのはたいへん手間がかかります． そこで，今回提案する手法では，ユーザが「リンゴ 肥料」という検索を行って検索結果が自分の意図とは異なるものばかりであった場合に，「フレーズ生成」機能を実行してもらいます．すると，システムは「リンゴ」と「肥料」をつなぐフレーズを大量にWebから取得し，かつ，それらをクラスタリングして複数のグループに分け，それらをユーザに呈示します．例えば， 「リンゴに肥料」「リンゴへの肥料」など，リンゴへ肥料をあげる話に関するフレーズからなるグループと 「リンゴから肥料」「リンゴを肥料に」など，リンゴから肥料を作る話に関するフレーズからなるグループ ができたとします．これらを呈示されたユーザが後者を選んだ場合，システムが自動的にこのグループに含まれる全てのフレーズを順に使って検索を行い，それらの結果全てを一つのランキングにして表示します．これにより，ユーザがフレーズを数多く考えて一つずつ試していく作業を自動化することができます． 今回の開催地はテッサロニキというギリシャ第二の都市です．テッサロニキの「ニキ」は，Nikeというブランド名の語源であるギリシャの勝利の女神「ニケ」と同じ言葉だそうです． 上の写真は，下の写真に写っている古い塔の屋上から撮ったもので，この塔がこの街のシンボルになっているようです． このテッサロニキ，野良猫と大きな野良犬がたくさんいます．大きな野良犬は，イスタンブールやチリのサンティアゴなどにもいますが，こんなに野良猫が多い場所は日本（特に京大総合研究7号館周辺）以外では初めて見ました． テッサロキには世界遺産の遺跡も多くありますが，遺跡の中にも野良猫がいっぱいいます． こちらは犬． レストランの前にもいますが誰も気にしません．周囲のレストランをうろうろ回っていたので，誰かの飼い犬ということはなさそうです． ところで，下の写真はテッサロニキのスーパーで売っていたチョコレートです．このパッケージに書かれた花の絵を見て何味だと思いますか？桜味？正解はこちら．ギリシャの人はこの絵を見て「ああ，〇〇チョコレートね」と思うのでしょうか． こちらは，同じスーパーで売られていた謎の米．イタリア製のようです． やはり同じスーパーに売っていた見ざる，聞かざる，言わざる．同じモールにあったピザ屋のロゴも見ざる，聞かざる，言わざるでした． 海辺の町なので，やはり海産物が多く食べられます．
2019年9月19日
前西鷹君が Hypertext と Social Media に関する国際学会 ACM Hypertext で研究成果を発表
前西鷹君が Hypertext （古くからある会議なのでこういう古い語が名前に使われていますが要するに Web です）と Social Media に関する国際学会である ACM Hypertext で研究成果を発表しました． 前西君の論文は “Identifying Tags Describing Image Contents” というタイトルで，Instagram などに投稿された写真につけられたタグのうち，どれが写真に写っている中身に一番強く関係しているタグかを判定する手法に関するものです． 例えば，#flower, #iPhone という二つのタグがついた写真があるとします．写真に写っているのは花であり，iPhone というタグは iPhone を使って撮影したという意味でしょう．Instagram などでは，このような写真に関する「メタデータ」にあたるタグも多く付けられています．この時，写真の内容に関係しているのは #flower の方だと判定するのが目的です．今回提案する手法では， #flower, #iPhoneの双方が付けられている写真の集合 #flower の方だけが付けられている写真の集合 #iPhone の方だけが付けられている写真の集合 という三つの集合を比較し，(1) の画像内容が (3) の画像内容よりも (2) の画像内容に似ているのであれば，#flower の方が画像の内容により強く関係するタグであると判定します．反対に (1) が (2) よりも (3) の方に似ているのであれば，#iPhone の方が画像の内容により強く関係するタグであると判定します． 下の図は #flower と #nature の場合です．#flower と #nature の場合は，どちらもメタデータではなく中身を表すタグですが，#flower の方が写真の中身への影響力が強いことがわかります． 今回の開催地はドイツの Hof という小さな町でした． Hof は，東西ドイツが別れた時に，この小さな村の真ん中に国境が引かれたために村人たちが二つに分断されてしまい，Little Berlin と呼ばれていたそうです．会議初日終了後の夕方に，ガイドの人が会議参加者たちを当時の国境あとに連れて行って解説してくれる機会があり， ガイドさん 「当時，この橋の向こう側に小学校がありました．ある朝，橋のこちらに住んでいる子どもが学校に行くために橋を渡ろうとして，突然，兵隊に呼び止められ，『お前は，今日から橋のこちらには入れない』と言われたのです．その時，いったい，その子はどんな気持ちだったことでしょう（悲しそうな顔）．．．．そう．学校に行かなくて良くなって，とってもハッピーだったのです．」 というネタで笑いを取っていました．
2019年6月3日
京塚萌々さんと許揚君の研究成果をデジタルライブラリに関する国際会議 ACM/IEEE JCDL で発表
京塚萌々さんと許揚君の研究成果をデジタルライブラリに関する国際会議である ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries で発表しました．論文のタイトルは “A Ranking Method for Relaxed Queries in Book Search” というもので，図書館のレファレンスサービスや個人による図書検索などで，あらすじに関するうろ覚えの記憶を頼りに本を探したい時に，実際にはあらすじの記述には現れないような語を含む検索からでも，探したい本が上位に出るようにする技術に関するもので，京塚さんが昨年の12月に Chile まで出張して発表した論文（こちらの記事で紹介）の続編です． 今回の会場は Chicago から 200km ほど南に行ったところにある，computer science の分野ではたいへん有名な大学である The University of Illinois at Urbana–Champaign (UIUC) です． アメリカの大学は広いところが多いですが，UIUCは大都市からは離れているため，さらに広いです．この広さだけとっても，うらやましい限りです． そして，アメリカの大学の定番として，フットボールのスタジアムがあります． 敷地も広いですがタンポポも巨大です． でも，ウサギのサイズは普通のようです．子ウサギ？
2019年4月5日
The Web Conference 2019, ACM/IEEE JCDL 2019, ACM WebSci 2019 に論文が採択されました
新年度が始まりました．現在，以下の三本の論文が採択済で今後三か月の間に発表予定です． Improving Multiclass Classification in Crowdsourcing by Using Hierarchical Schemes by Xiaoni Duan, Keishi Tajima, To appear in Proc. of The Web Conference, May 2019 A Ranking Method for Relaxed Queries in Book Search by Momo Kyozuka, Keishi Tajima, To appear in Proc. of ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries, June 2019 Temporal Analysis of Demand and Supply of Topics on The Web by Masahiro Inoue, Keishi Tajima To appear…
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