土方 嘉徳

<p>We propose a method of estimating head posture with one depth sensor dangled from neck. The sensor located in front of chest measures point cloud of a lower chin, and then a center of gravity extracted from the measured point cloud. To obtain certain relationship between the center of gravity and head posture, we compare the center of gravity and a magnetic sensor with using regression analysis. Also we conducted user study to unveil accuracy of the method of estimating head posture. As a result, using regression analysis between center of gravity position of the chin and head posture, a head posture can be estimated with an accuracy of 5 degrees.</p>

推薦システムは，嗜好データを機械学習することでユーザプロファイルを作成し，それに基づいて推薦を行う．従来の推薦システムの研究では，いかにユーザの嗜好に合ったアイテムを推薦することができるかという精度に注目したものが多い．しかし，近年，推薦システムの精度向上のみを目指すのではなく，推薦過程を含めたサービス全体の価値の向上を目指す研究が行われつつある．我々は，そのような研究の一環として推薦システムを利用したユーザの気づきに着目した．推薦システムが獲得するユーザプロファイルを可視化することで，ユーザは自身の嗜好について何らかの気づきが得られるのではないかと考えた．本研究では，ユーザプロファイルの可視化・提示と気づきの関係についての調査を行う．

多くの研究者によって，SNSネットワークやWorld Wide Web，タンパク質の相互作用といった複雑ネットワークに対する解析が行われ，スケールフリー性やスモールワールド性，高いクラスタ性などの性質が発見されている．近年では，複雑ネットワーク内のコミュニティ構造とその発見手法が注目されている．同一コミュニティ内のノード同士は類似した性質を持つことが多い．例えば World Wide Web では，同一のコミュニティに属するページ同士は同一のトピックに属することが多い．コミュニティの構造を知ることは，複雑ネットワークを分析する上で不可欠となりつつあり，多くのコミュニティ発見手法が提案され，様々な複雑ネットワークに対してコミュニティ構造の分析が行われている．本稿では，交グラフとネットワーク上に存在する意味的な情報の解析を利用したコミュニティ発見手法について述べ，SNS ネットワークに適用した評価を行う．

Annotation is getting popular for Web documents. Especially, conditional annotation (annotation to be displayed depending on the user's operations) is useful for users to use educational Web contents. In this paper, we propose W3annotator a system which enables users to make conditional annotations by programming by demonstration. Annotation creators input operation examples in W3Annotator. The system recommends operational events which might be useful for creating annotations. Just by selecting an operational event from the recommended ones and inputting messages, they can create conditional annotations. In the experiment, we asked professional creators to use our system. The results showed that time for inputting operations and messages is shorter than time for considering the content of annotations. They also showed that the users created annotations based on the recommended operational events.

近年，GPS機能付きの携帯電話や，マイクロブログなどの手軽な情報発信サービスの普及により，時空間情報を伴うテキストデータ（メッセージ）が増加しつつある．本研究では，公園などの施設の管理者や自治体の防災センターの職員などが，上記テキスト情報を用いて管理区域の状況把握を行うことを支援するシステムを提案する．提案システムでは，メッセージを決まったカテゴリに分類する自動分類，類似するメッセージを集約するクラスタリング，メッセージが通常より密に発生していることを検出するバースト検出の３つの機能を備えている．万博記念公園で被験者120人に，現場の状況を携帯メールでサーバに通知してもらう実験を行い，時空間情報を伴うテキストデータを収集した．このデータを用いて，提案システムの評価を行った．

Directory services are popular among people who search their favorite information on the Web. Those services provide hierarchical categories for finding a user's favorite page. Pages on the Web are categorized into one of the categories by hand. Many existing studies classify a web page by using text in the page. Recently, some studies use text not only from a target page which they want to categorize, but also from the original pages which link to the target page. We have to narrow down the text part in the original pages, because they include many text parts that are not related to the target page. However these studies always use a unique extraction method for all pages. Although web pages usually differ so much in their formats, they do not change their extraction methods. We have already developed an extraction method of anchor-related text. We use text parts extracted by our method for classifying web pages. The results of the experiments showed that our extraction method improves the classification accuracy.

ソーシャルネットワーキングサービス(以下，SNS)というサービスが現在広く普及しつつある．本研究では，このSNS上で，ユーザに対して新しい友人を推薦することを目的としている．推薦対象はユーザの友人の友人とする．そして友人紹介文から推定する人間関係と，ユーザ周辺のリンク構造から，ユーザと推薦候補の関係の強さをスコアとして計算し，このスコアに基づいて推薦を行う．本研究ではこのスコアをFriendRankと呼ぶ．