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June 2022

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論文募集: ICADL 2022 (The 24th International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries)
by Akira Maeda 01 Jun '22

01 Jun '22

日本データベース学会の皆様，立命館大学の前田と申します． 11月30日〜12月2日にベトナム・ハノイおよびオンラインで開催されるICADL 2022 （The 24th International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries）の論文募集のご案内をさせていただきます．論文投稿の締切は7月1日（金）となっております．ぜひ投稿をご検討いただければ幸いです．よろしくお願い致します． ----------------------------------------- The 24th International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries (ICADL 2022) November 30 - December 2, 2022 Hanoi, Viet Nam (Onsite face-to-face conference, allowing those who cannot attend to present their papers online) Website: https://icadl.net/icadl2022/ [Introduction] The International Conference on Asia-Pacific Digital Libraries (ICADL), which started in Hong Kong in 1998 and, over the years, traveled to many countries in the Asia-Pacific region, is known as a significant digital library conference. Along with JCDL and TPDL, ICADL is held annually as one of the three top venues for connecting digital library, computer science, and library and information science communities. [Conference Format] This year ICADL will be held from November 30th to December 2nd, 2022, in Hanoi, Vietnam (Hanoi time zone), as an onsite face-to-face conference but allows those who cannot attend to present their papers online and join sessions. ICADL2022 will be held in conjunction with the Asia-Pacific Chapter of iSchools (AP-iSchools). A graduate student symposium will also be held with the Asia-Pacific Chapter of iSchools (AP-iSchools) and A-LIEP communities. Attendees are encouraged to join ICADL2022 in-person or online if physical attendance is difficult. Registration is still required for either way of participation prior to the conference. [Publication] Proceedings of ICADL 2022 will be published by Springer as an LNCS volume, which is indexed by Scopus. This year, we have the following submission categories: full research papers, short research papers, and practice papers as well as demo/poster papers. [Topics] We invite submissions on diverse topics related to digital libraries and related fields including, but not limited to: Information Technologies, Data Science, & Applications Cultural Information, Digital Humanities, & Scholarly Data Analysis Social-Informatics and Socio-Technological Issues in Digital Libraries For details of topics, please refer to https://icadl.net/icadl2022/. [Submission] All submissions must be in English and submitted as PDF. Papers should follow Springer Computer Science Proceedings guidelines (https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-gu…) All papers are to be submitted via the conference’s EasyChair submission system (https://easychair.org/conferences/?conf=icadl2022) The review process is single-blind (authors will not know the reviewers). At least 3 Program Committee members will review each submission. The review for practice paper submissions will put less emphasis on the novelty and more on real-world practices and applications of DL technologies in institutions or companies. Sufficient time will be given to the oral presentation for accepted papers in all submission categories. Each accepted paper must be presented by at least one of the co-authors. The Best Paper and the Best Student Paper will be awarded by the Program Committee among the accepted full papers. In addition, same as the last year, selected best papers are planned to be invited for a special issue to be published in the International Journal on Digital Libraries (IJDL), Springer. The lengths of submissions should be as follows: ･ Full papers: 12-14 pages + references ･ Short papers: 6-8 pages + references ･ Practice papers: 6-8 pages + references ･ Demo/poster papers: 4-6 pages + references IMPORTANT DATES - Full, Short Research and Practice Papers Submission: July 1, 2022 - Demo/poster Papers Submission: July 1, 2022 - Acceptance Notification (All paper categories): August 20, 2022 - Camera Ready Copy of Papers: September 10, 2022 - Attendee and Author Information Registration Deadline: November 10, 2022 - Conference: November 30 - December 2, 2022 [Organizers] Conference general co-chairs: - Nguyen Hoang Son (Library & Information Centre, Vietnam National University, Vietnam) - Shigeo Sugimoto (University of Tsukuba, Japan) Program committee co-chairs: - Yuen-Hsien Tseng (National Taiwan Normal University, Taiwan) - Marie Katsurai (Doshisha University, Japan) - Hoa N. Nguyen (VNU University of Engineering and Technology, Vietnam) Publicity co-chairs: - Ricardo Campos (INESC TEC; Polytechnic Institute of Tomar, Portugal) - Songphan Choemprayong (Chulalongkorn University, Thailand) - Adam Jatowt (University of Innsbruck, Austria) - Hao-Ren Ke (National Taiwan Normal University, Taiwan) - Akira Maeda (Ritsumeikan University, Japan) - Maciej Ogrodniczuk (The Polish Academy of Sciences, Poland) - Muhammad Syafiq Mohd Pozi (Unversiti Utara Malaysia) - Michael Färber (Karlsruhe Institute of Technology, Germany) - Chutiporn Anutaria (AIT, Thailand) Co-hosts: - Vietnam National University at Hanoi, Vietnam - ICADL Steering Committee Collaboration: - the Asia-Pacific Chapter of iSchools -- 前田亮 amaeda(a)is.ritsumei.ac.jp

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DBSJ Newsletter Vol. 15, No. 3: DASFAA 2022, SDM 2022, ICDE 2022
by Kosetsu Tsukuda 01 Jun '22

01 Jun '22

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2022年6月号 ( Vol. 15, No. 3 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では，国際会議の参加報告として DASFAA 2022，SDM 2022，ICDE 2022の3件のご寄稿をいただきました．会議の様子だけでなく，それぞれの会議でご自身が発表された研究内容についても詳しく紹介していただいているので，ぜひご覧ください．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編集委員会（担当編集委員佃洸摂） ======================================================================= ---- 目次 ---- １．DASFAA 2022 参加報告髙⽥実佳 (東京⼤学) ２．SDM 2022 参加報告松田光司 (大阪大学) ３．ICDE 2022 参加報告山口晃広 (株式会社東芝) ======================================================================= ■１■ DASFAA 2022 参加報告髙⽥実佳 (東京⼤学) 2022年4月11-14日までの間，オンラインにて開催された，The 27th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA 2022)に参加してきました．インドのハイデラバードでの開催予定でしたがコロナの影響によりオンライン開催となりました．Full, short含め研究発表143件，企業発表12件，パネル1件，デモ11件，併設ワークショップ6件，チュートリアル5件で，研究発表の採択率は29%でした．トピックとしては，Text, Image, Machine learningが目立っていました．Best paperはOpen-domain Dialogue Generation Grounded with Dynamic Multi-form Knowledge Fusionというタイトルで，会話において質の高いダイアログを生成する為にドキュメントから知識グラフを元に会話と関連する情報を抽出するモデルの提案に関する論文でした．オンラインの開催について，発表者は発表動画とスライドを事前にアップロードし，当日，動画が放映され，その後質疑応答をライブで行う形式でした．そのライブ自体も録画され公開されています．動画トラブル，ネットワークトラブル等が何度か見受けられたのが残念ではありました．インド時間での開催だったので，日本との時差は３時間半だったので時差による困難が少なかったのは助かりました． 5件のキーノートが実施され，Prof.Gautam DasによるFairness in Database Querying というタイトルでAI/MLの公平性に関する問題提起，研究についての紹介やOracleの Tirthankar LahiriによるIn-memory database技術動向やOracle製品におけるテキストや空間分析，ハイブリッドスキャンにおけるOracleの優位技術の紹介など興味深く，複雑な処理をシンプルに利用させるコンセプトはとても共感できました．また，Dr. Sunita Sarawagiによるデータベースシステムに適用しているAI技術でDeep neural networkを用いたMissing value imputationや BERTのような自然言語処理モデルを用いてテキストをSQLに変換するNatural language interfaces over databasesについて紹介されました．私自身は，”μ-join: Efficient Join with Versioned Dimension Tables”というタイトルの論文を，Queriesセッション枠で発表しました．本研究では，バージョン管理された複数のディメンション表とファクト表との結合を効率的に実行するμ-joinオペレータを提案しました．日々の業務データを記録し増加するファクト表に対し，そのファクト表を正しく認識する為に必要な業務リソースを管理するディメンション表もバージョンが更新されることがあります．この為，業務分析の為には，ファクト表の各レコードに対し適切なバージョンのディメンション表を結合する必要があり，本研究ではファクト表と複数バージョンのディメンション表の結合を直接実施するオペレータを提案し，従来のバイナリ結合で生じる不必要な処理を省くことで効率化を実現する可能性を示しました．本論文では医療の分析例やデータを用いていますが，医療分野のみならず多くの分野での適用が期待できます．最後に，来年DASFAA2023が中国の天津での開催が案内されました．中国の古い歴史を感じられる都市ということで，来年までにコロナが収束し，無事に現地で開催される事を願っています．（髙⽥実佳東京⼤学） -------------------------------------------------------------------- ■２■ SDM 2022 参加報告松田光司 (大阪大学) 2022年4月28日から30日に開催された SIAM International Conference on Data Mining (SDM22) に論文が採択されましたので，参加してきました．SDMはデータマイニングに関する国際会議の一つです． SDM22は本来アメリカのバージニア州とオンラインとのハイブリッドで開催される予定でした．しかしCOVID-19の影響で現地での参加希望者が少なかったため，開催の1週間前に完全オンラインでの開催に変更されました．発表や質疑応答は，どちらもライブ形式でした．私は学部時代も含めCOVID-19の影響で現地での学会発表をしたことがなかったので，今回も現地参加できなかったのはとても残念でした．オンラインだと興味のある発表を気軽に聞くことができるというメリットがありますが，修了までには学会に現地参加したいです．私の論文は「FedMe: Federated Learning via Model Exchange」というタイトルで，フルペーパーに採択されました．本研究ではモデル構造を自動チューニングする新たなパーソナライズド連合学習手法を提案しました．連合学習はサーバとクライアントから構成される分散型の機械学習技術で，近年注目されていることもあり様々な研究が行われています．その中でも，クライアント毎にデータの分布が異なるという「データの不均一性」に対処するため，クライアント毎にモデルを作成するパーソナライズド連合学習が提案されています．しかし，既存のパーソナライズド連合学習手法ではモデル構造の決定が困難であるという問題があります．本研究の提案手法では，各クライアントはモデルを交換し合い，他のクライアントのモデルを参考に自身のモデル構造をチューニングします．こうすることで，モデル構造の自動チューニングが可能となります．今回の論文はCIKM2021でリジェクトされたものを修正し，再度投稿したものです．査読ありの学会への投稿はCIKM2021が初めてだったので，もちろん論文をリジェクトされたのも初めてでした．そのためすごく落ち込みましたし，次の投稿で採択されるためにどのように修正すれば良いか分からなくなった時期もありました．助教の佐々木先生や准教授の肖先生，教授の鬼塚先生にさまざまなご指摘をいただき修正を重ねることで， SDM22に採択されることができました．本当にありがとうございました．最後に，SDM23はアメリカのミネソタ州で2023年4月27日から29日の期間で開催される予定です．それまでにはコロナウイルスが落ち着いて現地参加希望者が増え，無事に現地で開催できることを心より願っております．（松田光司大阪大学） -------------------------------------------------------------------- ■３■ ICDE 2022 参加報告山口晃広 (株式会社東芝) 2022年5月9日から12日まで開催されたIEEE International Conference on Data Engineering (ICDE) に参加しました．ICDEはSIGMODやVLDBに並ぶデータベース分野の三大会議の一つであり今回で38回目の開催になります．採択された件数は，研究トラックで211件（採択率27.1%），産業トラックで34件（採択率28.6%），デモトラックで16 件（採択率34.8%）でした．研究トラックの投稿数は昨年の549件と比べて今年は780件と増え，本会議への関心の高さが伺えます．査読プロセスには，論文投稿の約1ヶ月後に1次通知，その約5日後にリバッタルの締切，その約2週間後に2次通知（採択／条件付／不採択）があり，条件付の場合は査読者からの指摘に質問できる機会もありました．私にとってはこれまで査読者と短期間に何回もやりとりする機会が無くハードなものでしたが共著者の先生にサポートをいただき貴重な経験とともに何とか乗り切ることができました．今年もコロナの影響で完全にオンライン会議となりました．時差も殆どなく自宅から参加できるため私にとってはありがたかったです．セッションの大きな傾向としては，データ管理システムやそれに関するクエリ処理などの研究と，情報検索や推薦などを含むデータマイニングの研究がありました．また，データベースのチューニングに機械学習を用いるチュートリアルやセッションもあり，KDDなどの純粋なデータマイニング系の国際会議とは異なる特色がありました．私は研究トラックにおいて時空間データマイニングというセッションで発表しました．本セッションの発表12件のうち，約半数が交通など人々の活動を時空間上で予測する研究であり，残りの約半数が時系列データを対象とした異常検知やクラス分類（時系列分類）の研究でした．私の発表は「Learning Evolvable Time-series Shapelets」というタイトルで時系列分類手法の中のshapelets学習法についての提案でした．ここで， shapeletsとはクラス分類に用いる複数の短い波形パターンであり，shapelets学習法とは機械学習によりshapeletsを発見する手法です．インフラ設備や製造装置にセンサを取り付けて異常診断を行う際，専門家は波形に対して専門知識を保有している場合が多く，専門家にAIの判定根拠となるshapeletsを提示することが有効です．そのため，最近はshapelets学習法を中心に研究しています．従来の時系列分類の問題設定とは異なり，本研究では時系列データを取得するタイミングにより時系列波形が変化することを考慮し，shapeletsを発見するだけでなくそれらの変形も予測する技術を提案しました．今後も，本分野の発展に貢献していきたいです．（山口晃広株式会社東芝） =======================================================================

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