October 2019 - DBJapan - dbjapan.dbsj.org

CFP(締切10/14): IEEE ISM Workshop MLCSA2019 (12/9-11, San Diego, California, USA)
by 王　元元（Yuanyuan WANG） 01 Oct '19

01 Oct '19

日本データベース学会の皆様（重複して受け取られた場合はご容赦ください）山口大学の王と申します。お世話になっております。今年12月にSan Diegoにて開催される国際会議IEEE ISM 2019の併設ワークショップ MLCSA2019 (Machine Learning and Computing for Visual Semantic Analysis) の論文募集のご案内をいたします。機械学習、画像処理、ユビキタスコンピューティング、データマイニングなどに関する論文を幅広く募集しております。論文の投稿締切は ***10月14日*** となっており、是非ともご投稿をご検討いただけますようよろしくお願いいたします。 * Workshop site: http://mlp.sci.yamaguchi-u.ac.jp/MLCSA2019/index.html * Submission link: https://easychair.org/conferences/?conf=mlcsa2019 * Submission deadline: October 14, 2019 どうぞよろしくお願い申し上げます。 ******************************************************************* MLCSA2019: IEEE ISM 2019 Workshop on Machine Learning and Computing for Visual Semantic Analysis San Diego, California, USA. December 9-11, 2019 http://mlp.sci.yamaguchi-u.ac.jp/MLCSA2019/index.html ******************************************************************* Recently, visual contents collected from surveillance cameras, mobile phones, personal photo collections, news footage, or medical images have been explosively increased. How to automatically/ quantitatively analyze and understand the acquired visual contents is becoming one of the most active research areas in the vision community due to the scientifically challenging problems and its great benefits to real life applications. On the other hand, machine learning techniques especially the deep learning framework have manifested the surprising superiority for extracting structural and semantic visual representation in numerous computer vision applications such as image classification, object detection/localization, image segmentation, captioning, and so on. With machine learning and computing techniques, it is prospected to discover the inherent structure of the available unconditioned visual contents and to achieve more promising results for various applications based on visual semantic analysis. This workshop, on Machine Learning and Computing for Visual Semantic Analysis (MLCSA2019) - aims at sharing latest progress and developments, current challenges, and potential applications for exploiting large amounts of visual contents. ++ List of Topics ++ =================================================================== The topics we are interested in, include constructing effective systems to enable visual semantic analysis and building wide applications within the fields of artificial intelligence, machine learning, image processing, ubiquitous computing, data mining, and others. The topics of interest include, but are not limited to, the following: - Unsupervised and semi-supervised learning - Deep/transfer learning for image and multimedia analysis - Statistical modeling of image processing task - Spatio-temporal data mining - Feature extraction and matching - Activity/Pattern learning and recognition - Application of visual semantic analysis - Semantic analysis of surveillance image and video - Remote sensing image understanding - Big data management - Medical data analysis - Social data analysis =================================================================== ++ Important Dates ++ =================================================================== - Paper Submission: October 14, 2019, 11:59pm, PDT - Acceptance Notification: October 25, 2019, PDT - Camera-ready Submission: October 31, 2019, 11:59pm, PDT - Workshop Date: to be announced =================================================================== ++ Submission Guidelines ++ (See http://mlp.sci.yamaguchi-u.ac.jp/MLCSA2019/submission.html for details) =================================================================== Papers submitted to the MLCSA workshop must not have been previously published and must not be currently under consideration for publication elsewhere. We invite researchers and practitioners to submit papers to the MLCSA workshop according to the guidelines available on the conference website at https://www.ieee-ism.org/submission. Only electronic submission will be accepted. The page numbers for workshop papers are limited to 8, including all figures, tables, and references. Paper authors MUST submit their manuscripts in PDF through EasyChair conference submission system: https://easychair.org/conferences/?conf=mlcsa2019 NOTE: Workshop papers allow up to 2 extra pages with $150 per extra page. These are hard deadlines; no extensions will be given. =================================================================== ++ Workshop Organizers++ =================================================================== - YongQing Sun (NTT, Japan) - Xian-Hua Han (Yamaguchi University, Japan) - YuanYuan Wang (Yamaguchi University, Japan) =================================================================== ++ Program Committee (Tentative)++ =================================================================== - Yen-Wei Chen (Ritsumeikan University, Japan) - Wen-Huang Cheng (Academia Sinica, Taiwan) - Basabi Chakraborty (Iwate Prefectural University, Japan) - JunPing Deng (ShangHai Ocean University, China) - Xin Fan (Dalian University of Technology, China) - Yutaro Iwamoto (Ritsumeikan University, Japan) - YanLi Ji (University of Electronic Science and Technology of China, China) - YuGang Jiang (Fudan University, China) - Akisato Kimura (NTT Communication Science Laboratories, Japan) - Xu Qiao (Shandong University, China) - Jia Su (Capital Normal University, China) - JianDe Sun (ShanDong Normal University, China) - BoXin Shi (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, Japan) - Jian Wang (ShanDong Normal University, China) =================================================================== -- 王元元山口大学大学院創成科学研究科工学系学域・知能情報工学分野（兼担：工学部知能情報工学科）助教博士（環境人間学） y.wang(a)yamaguchi-u.ac.jp circl.wang(a)gmail.com 0836-85-9522 Yuanyuan Wang, Ph.D Assistant Professor, Department of Information Science and Engineering, College of Engineering, Graduate School of Sciences and Technology for Innovation, Yamaguchi University, Japan E-mail: y.wang(a)yamaguchi-u.ac.jp circl.wang(a)gmail.com Tel: +81-836-85-9522 <circl.wang(a)gmail.com>

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DBSJ Newsletter Vol. 12, No. 6: KDD2019, IJCAI2019, VLDB2019, RecSys2019参加報告, VLDB2020への道
by Koji Maruhashi 01 Oct '19

01 Oct '19

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2019年10月号 ( Vol. 12, No. 6 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では8,9月に開催されました国際会議参加報告4件，ならびにVLDB2020 に向けた連載記事をご寄稿いただきました．国際会議に関しましては，8月に開催されたKDD2019およびIJCAI2019およびVLDB2019，9月に開催された RecSys2019についてご報告いただきました．本号ならびにDBSJ Newsletterに対するご意見あるいは次号以降に期待する内容についてのご意見がございましたらnews-com [at] dbsj.orgまでお寄せください．日本データベース学会電子広報委員会（担当編集委員丸橋弘治） ======================================================================== ---- 目次 ---- １．KDD2019 参加報告大川真耶（NTTサービスエボリューション研究所）２．IJCAI2019 参加報告赤崎智（東京大学）３．VLDB2019 参加報告杉浦健人（名古屋大学）４．RecSys2019 参加報告佃洸摂（産業技術総合研究所）５．VLDB2020への道（その4）北川博之（筑波大学），天方大地（大阪大学），佐々木勇和（大阪大学） ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ■１■ KDD2019 参加報告大川真耶（NTTサービスエボリューション研究所） 2019年8月4日から8日まで開催されたACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（KDD）2019に参加してきました．KDDはデータマイニング分野のトップカンファレンスで，第25回目となる今年は米国アラスカ州の最大都市アンカレッジで開催されました．論文はResearch TrackとApplied Data Science Trackに別れて投稿されます．Research Trackには去年の20%増となる1179件の論文投稿があり，174件が採択されました（採択率 : 14.7%）．Applied Data Science Trackの採択率は20.7%（145/700）でした．今年は 51カ国から3510人の参加登録があったとのことで，人気の講演には500人以上の聴衆が詰め掛けるほどの盛況ぶりでした．また，スポンサーからの協賛金は1億円を超え過去最高を記録したとのことで，産業界からの関心の高さが伺えます． KDD 2019の主なトピックとしては，(1)データサイエンスの倫理と社会的影響と(2)ヘルスケアへの応用が挙げられます．(1)に関しては，Research Trackにおいて匿名化データの活用や公平性をテーマとする研究が多数発表されていた他，公平性を主題とするパネルディスカッション・ワークショップ・チュートリアルが開催されていました．また，関連して，Research Trackの「Interpretability」セッションを中心に説明可能性に焦点を当てた研究が多く見られました．一方，(2)に関しては，Research Trackの「Mining in Emerging Applications」セッションを中心に医療データを用いた研究が多数発表されていました．また，Peter Lee（Microsoft）による基調講演もヘルスケアに関するものでした．技術のトレンドとしては引き続き深層学習が人気なようです．他にも20以上の招待講演，30以上のワークショップ，40以上のチュートリアルが並行して開催されており，一人では見切れないほどの充実ぶりでした．私は Research Trackで「Deep Mixture Point Processes: Spatio-temporal Event Prediction with Rich Contextual Information」という題目で発表しました．これは，画像や文章等の非構造化データを補助情報として活用することで高精度な時空間イベント予測を行う手法に関する研究です．実は，本研究はAAAI 2019でRejectされた内容を改良したものです．KDD 2019への投稿にあたっては，実験設定を追加し，より詳細な実験結果の定性分析を行いました．その甲斐あってか，KDDの査読において実験設定の妥当性と分析結果の面白さが評価され，今回の採択に至りました． KDD2020は，米国カリフォルニア州のサンディエゴで2020年8月に開催されます．ぜひ参加を検討されてみてはいかがでしょうか．（大川真耶 NTTサービスエボリューション研究所） ■２■ IJCAI2019 参加報告赤崎智（東京大学） 2019年8月10日から8月16日まで中国のマカオで開催されたIJCAI2019(the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence)に参加しました．本会議はAAAIと並ぶ人工知能を対象とした総合的なトップ国際会議で，機械学習やエージェント，画像処理や自然言語処理といった様々な分野の研究が発表されます．本年度はメイントラックに4752件の論文が投稿され，そのうちの850件が採択されました（採択率 17.8%）．人工知能に関連する会議の論文投稿数は近年大幅に増加する傾向にあり，本年度のIJCAIも例に漏れず昨年度の3470件から1282件(37%)の増加となりました．国別の採択数を見ると，開催国の中国が最多の327件(38%)を占め，次いでアメリカが169件(20%) ，ヨーロッパ諸国が152件(18%)でした．日本からの採択は18件(2%)と，全体から見ると少ない結果となりました．最初の3日間は38件のワークショップおよび33件のチュートリアルが開催されました．いずれも冒頭で述べた機械学習やエージェント等の小分野の諸問題に関心を寄せたものが中心で，例としては近年ホットトピックとなりつつある説明可能な人工知能についてのワークショップ（https://sites.google.com/view/xai2019/home ）や，変わり種としては研究のreproducibilityについてのチュートリアル（https://folk.idi.ntnu.no/odderik/IJCAI19-Tutorial/ ）がありました．多くのワークショップ，チュートリアルで当日のスライド等が公開されていますので興味がある方は各ウェブサイトを確認することをお勧めします．残りの4日間はメイントラックで，冒頭で述べた850件の採択論文の発表がありました．このメイントラックの発表を聞いていて感じたのが，機械学習や画像処理，自然言語処理だけでなく情報検索やレコメンデーションの分野にもニューラルネットワークの技術が浸透しつつあることです．同時に，前者のすでにニューラルネットワークが浸透した分野の研究には一種の疲弊した空気を覚えました．というのも各タスクの性能向上に伴いモデルのネットワークや付随する技術がどんどん複雑になっており，1ポイントの性能向上でも結構な労力がかかるようになっているからです．ニューラルネットワークは現在まで各タスクの性能向上にめざましく寄与してきましたが今後はどうなるのでしょうか．私自身も，近年ニューラルネットワークの浸透が顕著な自然言語処理分野を対象として研究を行なっていますが，それを含む諸分野が今後どのように発展していくのか気になるところです．最後に私がメイントラックで発表した論文の内容について簡単にご紹介します．題目は “Early Discovery of Emerging Entities in Microblogs”で，内容はTwitter等のマイクロブログに出現する作品や人，イベントや会社などの新しいエンティティを素早く発見するものです．本手法は新エンティティが最初に現れる時のコンテキストに着目し，それらを含む投稿とそうでない投稿を遠距離教師あり学習の技術により効率的に収集したのち，それらの投稿を用いて新エンティティを発見する系列ラベリングモデルを学習します．実験では本手法が有名映画やイベント等の著名な新エンティティだけでなく，出現頻度が少なく手がかりに乏しいロングテールな新エンティティもたくさん発見できること，また新エンティティがWikipediaに登録されるより平均して1年以上早く発見できることを示しました．次回のIJCAI2020は日本の横浜にて開催されます．来たる東京オリンピックが開催される記念すべき年でもあるため，日本からもより多くの投稿と参加があることを期待しつつ結びといたします．（赤崎智東京大学情報理工学系研究科） ■３■ VLDB2019 参加報告杉浦健人（名古屋大学） 2019年8月26日から30日にかけてアメリカ合衆国のロサンゼルスで開催されたVLDB2019 （45th International Conference on Very Large Data Bases）に参加いたしました． DB分野の三大会議の一つであるVLDBは論文誌PVLDBに採択された論文が発表されるという特徴がありますが，今回の会議はPVLDB採択の時点で興味を持った論文が数多くあり，個人的にとても有意義な会議参加となりました．今回のVLDBは会議本体・ワークショップ合わせて960名の参加者がおり，かなり多くの人が参加している印象でした．参加者層は開催地がロサンゼルスということもありアメリカのみで半数以上を占めており，続いて中国，ドイツが続くという割合でした．研究論文については投稿数677件に対して採択数128件（採択率約18.9%）と，過去4年間と比較するとやや投稿数が減少したもののほぼ例年通りとなっています．投稿トピックはやはり機械学習やデータマイニングに関わるものが多く，問合せ最適化やグラフ処理がそれらに続きました．特筆すべき点としては，分散処理・クラウドに関する論文は投稿数22 件に対して10件の採択とかなり高い採択率となっており，分散環境での実装・実験含め一つの論文に落とし込める力が表れているのではないかと感じます．今年のVLDBのBest PaperにはPingcheng Ruanらによる”Fine-Grained, Secure and Efficient Data Provenance on Blockchain Systems”が選ばれました．こちらに関して概観を述べると，ブロックチェーンシステムにおいてデータの履歴や起源を効率的に参照可能とするデータ構造を提案した研究になります．履歴を参照するためのハッシュポインタや効率的な参照のためのスキップリストをMerkle Tree内に上手く入れ込んでおり，ブロックチェーンの改ざん防止の性質を保ったまま起源の追跡を実現しています．また，詳細は省きますが次点のHonorable Mentionとしては” Declarative Recursive Computation on an RDBMS, or, Why You Should Use a Database For Distributed Machine Learning”という論文が選ばれました．基調講演は3件あり，M. Tamer Ozsu先生によるグラフ処理の概観を述べる講演，Tova Milo先生によるストレージの容量を超え日々増大するデータに対していかに適切に対処するか述べた講演，Eric Iverson氏によるHollywoodでのデータ活用に関する講演が行われました．特に興味深かったのは1件目のM. Tamer Ozsu先生によるグラフ処理に関する講演で，RDFエンジン・グラフDBからグラフのストリーム処理まで，幅広い内容が語られました．また，今後の研究の方向性として，アルゴリズムの提案のみでなくシステムと密接したデザインの必要性や大規模グラフにおけるパフォーマンスやスケール性の重要さを述べられました．なお，1件目と2件目の講演についてはVLDB2019のHPでスライドが公開されているため，興味のある方はぜひ御覧ください[1]．最後に，ご存じの方も多いかと思いますが，来年のVLDB2020は東京での開催となります．DB分野のトップ会議に国内で参加できる貴重な機会となりますので，投稿や発表を含め多くの方々が参加できればと思います． [1] VLDB 2019 - Program Schedule - Keynote Speakers: "https://vldb.org/2019/?program-schedule-keynote-speakers" （杉浦健人名古屋大学大学院情報学研究科） ■４■ RecSys2019 参加報告佃洸摂（産業技術総合研究所） 9月16日から20日までコペンハーゲンにて開催されたThe 13th ACM Recommender Systems Conference（RecSys2019）に参加してきました．RecSysは情報推薦に関するトップカンファレンスで，今回が13回目の開催となります．参加者は過去最多の850人で，そのうち企業からの参加者が73.4%もの割合を占めていました．論文の採択率はロングが19%，ショートが24%で，国別では日本からは4番目に多い4本の論文が採択されていました（1位は21本でアメリカ，2位は8本で中国とドイツ）．850人もの参加者がいるにも関わらず，全てのセッションがシングルセッションになっているのがRecSysの特徴です．情報推薦という比較的絞られた分野に特化した会議だからこそ実現できることだとは思いますが，様々なトピックの最新の動向を俯瞰でき，発表内容についてどの参加者とも意見や感想の交換ができるという点で個人的にはとても好きなスタイルでした．今年のRecSysにおける最大の話題は，ベストペーパーに選ばれた「Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches」ではないでしょうか．情報推薦分野でも，他の分野の例に漏れず，ここ数年で深層学習を用いた手法が多数発表され，従来手法に比べて高い精度を示すことが報告されてきました．この論文では，深層学習を使った手法によって本当に推薦精度が向上しているのかという疑問を投げかけ，残念ながら否定的な結論が出た，という内容になっています．具体的には，KDD，RecSys，SIGIR，WWWで発表されたtop-n推薦を扱った 18の手法を対象にしていますが，論文の著者に連絡をとっても，そもそも実験結果を出すところまでできた（ソースコードと実験で使われた1件以上のデータセットの両方が手に入った）手法が7件しかありませんでした．ちなみに，RecSysで発表された手法が18件中7件と最も多かったのですが，実験結果を出せたのは7件中1件だけと，どの会議よりも割合が低かったので，そのことが紹介されると会場の聴衆も思わず苦笑い，という感じでした．結果を出せた7件についても，6件はパラメータチューニングをしたKNNベースの古典的な手法に負けており，残りの1件も評価指標によっては深層学習でない線形な手法に負けるという結果でした．各手法の元論文では提案手法が最も高い精度を出していた理由として，提案手法だけハイパーパラメータのチューニングをして比較手法ではしていない，ランダムにサンプリングされるはずのテスト用データに明らかにバイアスがかかっている，エポック数がテストデータを使って決められている，など実験における様々な不備が指摘されていました．論文は下記のURLから無料で読むことができます．手法の詳細には立ち入っていないので専門的な知識が無くても読めますし，手法ごとにサブセクションを設けて各手法の実験設定における不備を次々と明らかにしていく3章は読み物としても面白いので，ぜひ読んでみてください． https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3347058 私は「DualDiv: Diversifying Items and Explanation Styles in Explainable Hybrid Recommendation」というタイトルでショートペーパーに採択され，ポスター発表を行いました．この論文では，ユーザにアイテムを推薦する際に，アイテムの多様化に加えて，推薦理由も多様化するための手法を提案しています．どういった推薦理由が好まれるかはユーザによって異なるため，推薦理由を多様化することで，どんなユーザでも少なくともひとつは好みの推薦理由を持ったアイテムを見つけられるような推薦システムの実現を目指しています．最近はサービス上での推薦理由の提示に力を入れている企業が多いため，特に企業の方が高い関心を持ってポスターに来てくれました．より詳細な内容は下記のURLで紹介していますので，ご興味のある方はご覧ください． http://ktsukuda.me/research_topic/dualdiv/ 来年のRecSysは9月にブラジルのリオデジャネイロで開催されます．論文の締め切りは4 月であることがアナウンスされていたので，ぜひ投稿をご検討ください．（佃洸摂産業技術総合研究所） ■５■ VLDB2020への道（その4）佐々木勇和（大阪大学），天方大地（大阪大学）第4回目となるVLDBL2020への道では，VLDB2020の組織委員長である北川博之先生（筑波大学）にVLDBへの思いをご寄稿頂きました． =============== 1977年10月，私の研究者人生の中で今でも強く印象に残っている国際会議の一つが東京で開催された．それは第３回大規模データベース国際会議（VLDB77）である．VLDB77の開催場所は港区芝公園の機械振興会館で，当時，私は東京大学理学部物理学科の４年生であった．その頃はまだ情報は学問分野としてまだ十分確立しておらず，東京大学においても情報科学科はなく，情報の研究をしたい場合は物理学科か数学科に所属して，数コマ分だけ設定された貴重な情報関係の科目以外は物理学か数学を勉強した上で，大学院で本格的に情報科学分野の研究指導を受けるというカリキュラムが設定されていた．私はちょうど卒業研究の最中で，大学院で指導を受ける予定の國井利泰先生（当時，情報科学研究施設の助教授）の研究室に所属していた．國井先生は，もともとはグラフィックスを中心に研究されていたが，グラフィックス分野にとどまらず時代の先端を行く新たな分野を意欲的に開拓されていた．第３回VLDBということからも分かるように，データベースも最先端の新しい分野の一つであった．当時実用の中心であったCODASYL型や階層型のDBMSを中心にその機能を解説した書籍はあったものの，その後主流となるリレーショナルモデル，問合せ処理，トランザクション処理等を学問的な視点で解説した教科書はまだ世の中に存在していないような時代であった．私が会場係として初めての国際会議としてVLDBを経験することになったのは，國井先生がVLDB77のGeneral Conference Chairを務められていたことによる．会議録を見返してみると，C. Bachman，P. Chen，M. Stonebraker，R. Fagin等のこの分野でその名を知らない研究者はいない超有名人が出席していた．日本からも，故上林彌彦先生，故穂鷹良介先生をはじめ，牧之内顕文先生，鈴木健司先生，田中克己先生，田中譲先生等，我が国のデータベース界を代表する諸先生，諸先輩方が研究発表されていた．学部生の私は，技術的な発表内容はほとんど理解できなかったものの，国内外の研究者が時には真剣勝負でディスカッションし，時には和気あいあいと仲良く振る舞う姿を見て，国際会議とはこういうものなのかと何となく分かったような気分であった． 10月のVLDBが無事終わり，会議の余韻にひたりながら，いよいよデータベース関連の卒業研究をと思っていたある日，國井先生から提案されたのは思いもかけずソフトウェア工学に関する研究テーマであった．当時，ソフトウェア工学はデータベースよりもさらに新しい分野として立ち上がりつつあった．４年生の私は，その提案にしたがってソフトウェア工学のテーマで卒業研究を行った．幸いなことに，私がまとめた卒業論文をもとにした記事が，その後当時出版された情報系の雑誌bit（共立出版）の特集号に掲載され，私の研究は日の目を見る形になり嬉しかった．とはいうものの，私の中ではVLDB77 で感じたデータベース分野の熱気が頭から離れず，大分悩んだ末に，その気持ちを思い切って國井先生に伝えた．そして，大学院ではめでたくデーベースをテーマに研究を始めることとなった．そこがスタートとなった私のデータベース分野での研究生活では，折々の場面でVLDBが登場してくる．日本での第２回目の開催となった京都国際会議場でのVLDB86でのシーン，牧之内先生が中心となってVLDB2000を福岡に招致しようとして活動したこと等も思い出される．もし大学院進学後もソフトウェア工学の分野で研究を進めていたら，今とはかなり異なる研究人生になっていたことは容易に想像できる．私もいよいよ定年が間近に迫る年齢まで到達した．これまでデータベース分野での研究で様々な先生方や大勢の仲間との出会いがあり，多くを学んだ．今日，ビッグデータやそれを基盤とする機械学習やAIが注目され，世界を変える大きな原動力となっている．データがあらゆる学問，人間活動の源泉であることは広く認識されつつあるが，データベースこそがその根幹となる技術である．私がデータベース研究をやりたいと思った際はそのような認識は全くなかったが，結果的にこのようなエキサイティングな研究分野に携わっているのは本当に研究者冥利に尽きる．VLDB77の経験がなければデータベース分野とも生き別れになっていた可能性も大である．VLDB2020は第46回目のVLDBとなる．最近のVLDBはVLDB77当時とは規模，論文内容，位置づけ等あらゆる面で大きく異なるが，脈々とVLDBという国際会議が承継されてきたことは大変に素晴らしいことである．折しも，VLDB2020の組織委員長を仰せつかり，日本で3回目，東京で2回目の開催となるVLDBの成功に向け，最後の頑張りどころと考えている．VLDBへの恩返しの良い機会を頂戴できたことに感謝したい． =============== 北川博之（筑波大学）天方大地（大阪大学）佐々木勇和（大阪大学） --- 株式会社富士通研究所人工知能研究所丸橋弘治博士（工学） maruhashi.koji(a)jp.fujitsu.com

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2019年度「東芝・東芝デジタルソリューションズ GridDB アカデミック支援プログラム」(無料体験)参加募集（10月末まで）
by yasuo.namioka＠toshiba.co.jp 01 Oct '19

01 Oct '19

日本データベース学会のアカデミヤの皆様東芝の浪岡と申します。 NoSQLデータベースの検索機能がより高機能であってほしいとお考えの方にご案内いたします。キーバリューストアを発展させたGridDBはSQLインターフェイスをサポートしており、キー・バリューの高速性とSQLの利便性をシームレスに利用することが可能です。 ●導入事例 http://www.toshiba-sol.co.jp/pro/griddb/introduction_j.htm 今年は諸事情により遅くなってしまいましたが、日本データベース学会との共催で 2019年度「東芝・東芝デジタルソリューションズ GridDB アカデミック支援プログラム」の参加募集をさせていただきます。10月末までの受付となっております。本募集は、大学などの教育機関におけるデータベース利用技術の研究・教育活動の支援を目的として、東芝ソリューションが開発しました統合ビッグデータソリューション：GridDBのご利用を支援いたします。また、ご利用にあたってのサポートもご用意しております。より多くのアカデミアの方々に申込みしていただけますと幸いです。申し込みは、次の日本データベース学会のHPの産学連携プログラムから、あるいは、下記のURLでお願いいたします。東芝デジタルソリューションズ・東芝 GridDBアカデミック支援プログラム https://www.toshiba-sol.co.jp/pro/griddb/academic_j.htm 実施要綱 https://www.toshiba-sol.co.jp/pro/griddb/pdf/GridDB_2019academic.pdf <https://www.toshiba-sol.co.jp/pro/griddb/pdf/GridDB_2019academic.pdf%20> 是非ご検討いただきますようお願いいたします。 --------------------------------------------------------------------- 株式会社東芝生産技術センターグローバルモノづくり変革推進部浪岡保男 E-mail: yasuo.namioka(a)toshiba.co.jp<mailto:yasuo.namioka@toshiba.co.jp> URL: http://cmc.toshiba.co.jp/ ---------------------------------------------------------------------

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(CFP) International Conference on Natural Language Generation (INLG) 2019
by Ichiro Kobayashi 01 Oct '19

01 Oct '19

日本データベース学会のみなさま：お世話になっております．お茶の水女子大学の小林一郎です． 2019年10月29日-11月1日に東京お台場にある日本科学未来館で開催されます International Conference on Natural Language Generation (INLG) 2019 https://www.inlg2019.com の参加登録を開始しました．参加費などの詳細は参加登録サイト https://va.apollon.nta.co.jp/inlg2019/ をご参照ください． Early registrationは10月4日 23:59 (JST)まで， Late registrationは10月28日 23:59 (JST)まで，となっております． INLGは，自然言語生成に焦点を当てた国際会議です．自然言語生成は近年の深層学習の技術の発展により非常に注目されている技術であり，対話システムなど様々な応用に利用されています．今回は日本での開催ですので是非ご参加をご検討ください． INLG2019ローカルオーガナイザ - 徳永健伸(東工大) - 小林一郎(お茶大) - 高村大也(産総研/東工大) - 西川仁(東工大) - 高瀬翔(東工大) - 横野光(富士通研) -- Ichiro KOBAYASHI (Dr.Eng. Prof.) Advanced Sciences, Graduate School of Humanities and Sciences, Ochanomizu University 2-1-1 Ohtsuka Bunkyo-ku Tokyo 112-8610 Japan E-mail:koba(at)is.ocha.ac.jp

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DBSJ Newsletter Vol. 12, No. 6: KDD2019, IJCAI2019, VLDB2019, RecSys2019参加報告, VLDB2020への道
by maruhashi.koji＠fujitsu.com 01 Oct '19

01 Oct '19

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2019年10月号 ( Vol. 12, No. 6 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では8,9月に開催されました国際会議参加報告4件，ならびにVLDB2020 に向けた連載記事をご寄稿いただきました．国際会議に関しましては，8月に開催されたKDD2019およびIJCAI2019およびVLDB2019，9月に開催された RecSys2019についてご報告いただきました．本号ならびにDBSJ Newsletterに対するご意見あるいは次号以降に期待する内容についてのご意見がございましたらnews-com [at] dbsj.orgまでお寄せください．日本データベース学会電子広報委員会　　　　　（担当編集委員　丸橋弘治） ======================================================================== ---- 目次 ---- １．KDD2019 参加報告　　大川真耶（NTTサービスエボリューション研究所）２．IJCAI2019 参加報告　　赤崎智（東京大学）３．VLDB2019 参加報告　　杉浦健人（名古屋大学）４．RecSys2019 参加報告　　佃洸摂（産業技術総合研究所）５．VLDB2020への道（その4）　　北川博之（筑波大学），天方大地（大阪大学），佐々木勇和（大阪大学） ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ ■１■ KDD2019 参加報告大川真耶（NTTサービスエボリューション研究所） 2019年8月4日から8日まで開催されたACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（KDD）2019に参加してきました．KDDはデータマイニング分野のトップカンファレンスで，第25回目となる今年は米国アラスカ州の最大都市アンカレッジで開催されました．論文はResearch TrackとApplied Data Science Trackに別れて投稿されます．Research Trackには去年の20%増となる1179件の論文投稿があり，174件が採択されました（採択率 : 14.7%）．Applied Data Science Trackの採択率は20.7%（145/700）でした．今年は 51カ国から3510人の参加登録があったとのことで，人気の講演には500人以上の聴衆が詰め掛けるほどの盛況ぶりでした．また，スポンサーからの協賛金は1億円を超え過去最高を記録したとのことで，産業界からの関心の高さが伺えます． KDD 2019の主なトピックとしては，(1)データサイエンスの倫理と社会的影響と(2)ヘルスケアへの応用が挙げられます．(1)に関しては，Research Trackにおいて匿名化データの活用や公平性をテーマとする研究が多数発表されていた他，公平性を主題とするパネルディスカッション・ワークショップ・チュートリアルが開催されていました．また，関連して，Research Trackの「Interpretability」セッションを中心に説明可能性に焦点を当てた研究が多く見られました．一方，(2)に関しては，Research Trackの「Mining in Emerging Applications」セッションを中心に医療データを用いた研究が多数発表されていました．また，Peter Lee（Microsoft）による基調講演もヘルスケアに関するものでした．技術のトレンドとしては引き続き深層学習が人気なようです．他にも20以上の招待講演，30以上のワークショップ，40以上のチュートリアルが並行して開催されており，一人では見切れないほどの充実ぶりでした．私は Research Trackで「Deep Mixture Point Processes: Spatio-temporal Event Prediction with Rich Contextual Information」という題目で発表しました．これは，画像や文章等の非構造化データを補助情報として活用することで高精度な時空間イベント予測を行う手法に関する研究です．実は，本研究はAAAI 2019でRejectされた内容を改良したものです．KDD 2019への投稿にあたっては，実験設定を追加し，より詳細な実験結果の定性分析を行いました．その甲斐あってか，KDDの査読において実験設定の妥当性と分析結果の面白さが評価され，今回の採択に至りました． KDD2020は，米国カリフォルニア州のサンディエゴで2020年8月に開催されます．ぜひ参加を検討されてみてはいかがでしょうか．（大川真耶 NTTサービスエボリューション研究所） ■２■ IJCAI2019 参加報告赤崎智（東京大学） 2019年8月10日から8月16日まで中国のマカオで開催されたIJCAI2019(the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence)に参加しました．本会議はAAAIと並ぶ人工知能を対象とした総合的なトップ国際会議で，機械学習やエージェント，画像処理や自然言語処理といった様々な分野の研究が発表されます．本年度はメイントラックに4752件の論文が投稿され，そのうちの850件が採択されました（採択率 17.8%）．人工知能に関連する会議の論文投稿数は近年大幅に増加する傾向にあり，本年度のIJCAIも例に漏れず昨年度の3470件から1282件(37%)の増加となりました．国別の採択数を見ると，開催国の中国が最多の327件(38%)を占め，次いでアメリカが169件(20%) ，ヨーロッパ諸国が152件(18%)でした．日本からの採択は18件(2%)と，全体から見ると少ない結果となりました．最初の3日間は38件のワークショップおよび33件のチュートリアルが開催されました．いずれも冒頭で述べた機械学習やエージェント等の小分野の諸問題に関心を寄せたものが中心で，例としては近年ホットトピックとなりつつある説明可能な人工知能についてのワークショップ（https://sites.google.com/view/xai2019/home ）や，変わり種としては研究のreproducibilityについてのチュートリアル（https://folk.idi.ntnu.no/odderik/IJCAI19-Tutorial/ ）がありました．多くのワークショップ，チュートリアルで当日のスライド等が公開されていますので興味がある方は各ウェブサイトを確認することをお勧めします．残りの4日間はメイントラックで，冒頭で述べた850件の採択論文の発表がありました．このメイントラックの発表を聞いていて感じたのが，機械学習や画像処理，自然言語処理だけでなく情報検索やレコメンデーションの分野にもニューラルネットワークの技術が浸透しつつあることです．同時に，前者のすでにニューラルネットワークが浸透した分野の研究には一種の疲弊した空気を覚えました．というのも各タスクの性能向上に伴いモデルのネットワークや付随する技術がどんどん複雑になっており，1ポイントの性能向上でも結構な労力がかかるようになっているからです．ニューラルネットワークは現在まで各タスクの性能向上にめざましく寄与してきましたが今後はどうなるのでしょうか．私自身も，近年ニューラルネットワークの浸透が顕著な自然言語処理分野を対象として研究を行なっていますが，それを含む諸分野が今後どのように発展していくのか気になるところです．最後に私がメイントラックで発表した論文の内容について簡単にご紹介します．題目は “Early Discovery of Emerging Entities in Microblogs”で，内容はTwitter等のマイクロブログに出現する作品や人，イベントや会社などの新しいエンティティを素早く発見するものです．本手法は新エンティティが最初に現れる時のコンテキストに着目し，それらを含む投稿とそうでない投稿を遠距離教師あり学習の技術により効率的に収集したのち，それらの投稿を用いて新エンティティを発見する系列ラベリングモデルを学習します．実験では本手法が有名映画やイベント等の著名な新エンティティだけでなく，出現頻度が少なく手がかりに乏しいロングテールな新エンティティもたくさん発見できること，また新エンティティがWikipediaに登録されるより平均して1年以上早く発見できることを示しました．次回のIJCAI2020は日本の横浜にて開催されます．来たる東京オリンピックが開催される記念すべき年でもあるため，日本からもより多くの投稿と参加があることを期待しつつ結びといたします．（赤崎智東京大学情報理工学系研究科） ■３■ VLDB2019 参加報告杉浦健人（名古屋大学） 2019年8月26日から30日にかけてアメリカ合衆国のロサンゼルスで開催されたVLDB2019 （45th International Conference on Very Large Data Bases）に参加いたしました． DB分野の三大会議の一つであるVLDBは論文誌PVLDBに採択された論文が発表されるという特徴がありますが，今回の会議はPVLDB採択の時点で興味を持った論文が数多くあり，個人的にとても有意義な会議参加となりました．今回のVLDBは会議本体・ワークショップ合わせて960名の参加者がおり，かなり多くの人が参加している印象でした．参加者層は開催地がロサンゼルスということもありアメリカのみで半数以上を占めており，続いて中国，ドイツが続くという割合でした．研究論文については投稿数677件に対して採択数128件（採択率約18.9%）と，過去4年間と比較するとやや投稿数が減少したもののほぼ例年通りとなっています．投稿トピックはやはり機械学習やデータマイニングに関わるものが多く，問合せ最適化やグラフ処理がそれらに続きました．特筆すべき点としては，分散処理・クラウドに関する論文は投稿数22 件に対して10件の採択とかなり高い採択率となっており，分散環境での実装・実験含め一つの論文に落とし込める力が表れているのではないかと感じます．今年のVLDBのBest PaperにはPingcheng Ruanらによる”Fine-Grained, Secure and Efficient Data Provenance on Blockchain Systems”が選ばれました．こちらに関して概観を述べると，ブロックチェーンシステムにおいてデータの履歴や起源を効率的に参照可能とするデータ構造を提案した研究になります．履歴を参照するためのハッシュポインタや効率的な参照のためのスキップリストをMerkle Tree内に上手く入れ込んでおり，ブロックチェーンの改ざん防止の性質を保ったまま起源の追跡を実現しています．また，詳細は省きますが次点のHonorable Mentionとしては” Declarative Recursive Computation on an RDBMS, or, Why You Should Use a Database For Distributed Machine Learning”という論文が選ばれました．基調講演は3件あり，M. Tamer Ozsu先生によるグラフ処理の概観を述べる講演，Tova Milo先生によるストレージの容量を超え日々増大するデータに対していかに適切に対処するか述べた講演，Eric Iverson氏によるHollywoodでのデータ活用に関する講演が行われました．特に興味深かったのは1件目のM. Tamer Ozsu先生によるグラフ処理に関する講演で，RDFエンジン・グラフDBからグラフのストリーム処理まで，幅広い内容が語られました．また，今後の研究の方向性として，アルゴリズムの提案のみでなくシステムと密接したデザインの必要性や大規模グラフにおけるパフォーマンスやスケール性の重要さを述べられました．なお，1件目と2件目の講演についてはVLDB2019のHPでスライドが公開されているため，興味のある方はぜひ御覧ください[1]．最後に，ご存じの方も多いかと思いますが，来年のVLDB2020は東京での開催となります．DB分野のトップ会議に国内で参加できる貴重な機会となりますので，投稿や発表を含め多くの方々が参加できればと思います． [1] VLDB 2019 - Program Schedule - Keynote Speakers: "https://vldb.org/2019/?program-schedule-keynote-speakers" （杉浦健人名古屋大学大学院情報学研究科） ■４■ RecSys2019 参加報告佃洸摂（産業技術総合研究所） 9月16日から20日までコペンハーゲンにて開催されたThe 13th ACM Recommender Systems Conference（RecSys2019）に参加してきました．RecSysは情報推薦に関するトップカンファレンスで，今回が13回目の開催となります．参加者は過去最多の850人で，そのうち企業からの参加者が73.4%もの割合を占めていました．論文の採択率はロングが19%，ショートが24%で，国別では日本からは4番目に多い4本の論文が採択されていました（1位は21本でアメリカ，2位は8本で中国とドイツ）．850人もの参加者がいるにも関わらず，全てのセッションがシングルセッションになっているのがRecSysの特徴です．情報推薦という比較的絞られた分野に特化した会議だからこそ実現できることだとは思いますが，様々なトピックの最新の動向を俯瞰でき，発表内容についてどの参加者とも意見や感想の交換ができるという点で個人的にはとても好きなスタイルでした．今年のRecSysにおける最大の話題は，ベストペーパーに選ばれた「Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches」ではないでしょうか．情報推薦分野でも，他の分野の例に漏れず，ここ数年で深層学習を用いた手法が多数発表され，従来手法に比べて高い精度を示すことが報告されてきました．この論文では，深層学習を使った手法によって本当に推薦精度が向上しているのかという疑問を投げかけ，残念ながら否定的な結論が出た，という内容になっています．具体的には，KDD，RecSys，SIGIR，WWWで発表されたtop-n推薦を扱った 18の手法を対象にしていますが，論文の著者に連絡をとっても，そもそも実験結果を出すところまでできた（ソースコードと実験で使われた1件以上のデータセットの両方が手に入った）手法が7件しかありませんでした．ちなみに，RecSysで発表された手法が18件中7件と最も多かったのですが，実験結果を出せたのは7件中1件だけと，どの会議よりも割合が低かったので，そのことが紹介されると会場の聴衆も思わず苦笑い，という感じでした．結果を出せた7件についても，6件はパラメータチューニングをしたKNNベースの古典的な手法に負けており，残りの1件も評価指標によっては深層学習でない線形な手法に負けるという結果でした．各手法の元論文では提案手法が最も高い精度を出していた理由として，提案手法だけハイパーパラメータのチューニングをして比較手法ではしていない，ランダムにサンプリングされるはずのテスト用データに明らかにバイアスがかかっている，エポック数がテストデータを使って決められている，など実験における様々な不備が指摘されていました．論文は下記のURLから無料で読むことができます．手法の詳細には立ち入っていないので専門的な知識が無くても読めますし，手法ごとにサブセクションを設けて各手法の実験設定における不備を次々と明らかにしていく3章は読み物としても面白いので，ぜひ読んでみてください． https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3347058 私は「DualDiv: Diversifying Items and Explanation Styles in Explainable Hybrid Recommendation」というタイトルでショートペーパーに採択され，ポスター発表を行いました．この論文では，ユーザにアイテムを推薦する際に，アイテムの多様化に加えて，推薦理由も多様化するための手法を提案しています．どういった推薦理由が好まれるかはユーザによって異なるため，推薦理由を多様化することで，どんなユーザでも少なくともひとつは好みの推薦理由を持ったアイテムを見つけられるような推薦システムの実現を目指しています．最近はサービス上での推薦理由の提示に力を入れている企業が多いため，特に企業の方が高い関心を持ってポスターに来てくれました．より詳細な内容は下記のURLで紹介していますので，ご興味のある方はご覧ください． http://ktsukuda.me/research_topic/dualdiv/ 来年のRecSysは9月にブラジルのリオデジャネイロで開催されます．論文の締め切りは4 月であることがアナウンスされていたので，ぜひ投稿をご検討ください．（佃洸摂産業技術総合研究所） ■５■ VLDB2020への道（その4）佐々木勇和（大阪大学），天方大地（大阪大学）第4回目となるVLDBL2020への道では，VLDB2020の組織委員長である北川博之先生（筑波大学）にVLDBへの思いをご寄稿頂きました． =============== 1977年10月，私の研究者人生の中で今でも強く印象に残っている国際会議の一つが東京で開催された．それは第３回大規模データベース国際会議（VLDB77）である．VLDB77の開催場所は港区芝公園の機械振興会館で，当時，私は東京大学理学部物理学科の４年生であった．その頃はまだ情報は学問分野としてまだ十分確立しておらず，東京大学においても情報科学科はなく，情報の研究をしたい場合は物理学科か数学科に所属して，数コマ分だけ設定された貴重な情報関係の科目以外は物理学か数学を勉強した上で，大学院で本格的に情報科学分野の研究指導を受けるというカリキュラムが設定されていた．私はちょうど卒業研究の最中で，大学院で指導を受ける予定の國井利泰先生（当時，情報科学研究施設の助教授）の研究室に所属していた．國井先生は，もともとはグラフィックスを中心に研究されていたが，グラフィックス分野にとどまらず時代の先端を行く新たな分野を意欲的に開拓されていた．第３回VLDBということからも分かるように，データベースも最先端の新しい分野の一つであった．当時実用の中心であったCODASYL型や階層型のDBMSを中心にその機能を解説した書籍はあったものの，その後主流となるリレーショナルモデル，問合せ処理，トランザクション処理等を学問的な視点で解説した教科書はまだ世の中に存在していないような時代であった．私が会場係として初めての国際会議としてVLDBを経験することになったのは，國井先生がVLDB77のGeneral Conference Chairを務められていたことによる．会議録を見返してみると，C. Bachman，P. Chen，M. Stonebraker，R. Fagin等のこの分野でその名を知らない研究者はいない超有名人が出席していた．日本からも，故上林彌彦先生，故穂鷹良介先生をはじめ，牧之内顕文先生，鈴木健司先生，田中克己先生，田中譲先生等，我が国のデータベース界を代表する諸先生，諸先輩方が研究発表されていた．学部生の私は，技術的な発表内容はほとんど理解できなかったものの，国内外の研究者が時には真剣勝負でディスカッションし，時には和気あいあいと仲良く振る舞う姿を見て，国際会議とはこういうものなのかと何となく分かったような気分であった． 10月のVLDBが無事終わり，会議の余韻にひたりながら，いよいよデータベース関連の卒業研究をと思っていたある日，國井先生から提案されたのは思いもかけずソフトウェア工学に関する研究テーマであった．当時，ソフトウェア工学はデータベースよりもさらに新しい分野として立ち上がりつつあった．４年生の私は，その提案にしたがってソフトウェア工学のテーマで卒業研究を行った．幸いなことに，私がまとめた卒業論文をもとにした記事が，その後当時出版された情報系の雑誌bit（共立出版）の特集号に掲載され，私の研究は日の目を見る形になり嬉しかった．とはいうものの，私の中ではVLDB77 で感じたデータベース分野の熱気が頭から離れず，大分悩んだ末に，その気持ちを思い切って國井先生に伝えた．そして，大学院ではめでたくデーベースをテーマに研究を始めることとなった．そこがスタートとなった私のデータベース分野での研究生活では，折々の場面でVLDBが登場してくる．日本での第２回目の開催となった京都国際会議場でのVLDB86でのシーン，牧之内先生が中心となってVLDB2000を福岡に招致しようとして活動したこと等も思い出される．もし大学院進学後もソフトウェア工学の分野で研究を進めていたら，今とはかなり異なる研究人生になっていたことは容易に想像できる．私もいよいよ定年が間近に迫る年齢まで到達した．これまでデータベース分野での研究で様々な先生方や大勢の仲間との出会いがあり，多くを学んだ．今日，ビッグデータやそれを基盤とする機械学習やAIが注目され，世界を変える大きな原動力となっている．データがあらゆる学問，人間活動の源泉であることは広く認識されつつあるが，データベースこそがその根幹となる技術である．私がデータベース研究をやりたいと思った際はそのような認識は全くなかったが，結果的にこのようなエキサイティングな研究分野に携わっているのは本当に研究者冥利に尽きる．VLDB77の経験がなければデータベース分野とも生き別れになっていた可能性も大である．VLDB2020は第46回目のVLDBとなる．最近のVLDBはVLDB77当時とは規模，論文内容，位置づけ等あらゆる面で大きく異なるが，脈々とVLDBという国際会議が承継されてきたことは大変に素晴らしいことである．折しも，VLDB2020の組織委員長を仰せつかり，日本で3回目，東京で2回目の開催となるVLDBの成功に向け，最後の頑張りどころと考えている．VLDBへの恩返しの良い機会を頂戴できたことに感謝したい． =============== 北川博之（筑波大学）天方大地（大阪大学）佐々木勇和（大阪大学） --- 株式会社富士通研究所人工知能研究所丸橋弘治博士（工学） maruhashi.koji(a)jp.fujitsu.com<mailto:maruhashi.koji@jp.fujitsu.com>

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