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ラーニングアナリティクス国際ワークショップのご案内
by Brendan Flanagan 07 Jul '18

07 Jul '18

日本データベース学会の皆様（重複してお受け取りの際はご容赦ください）京都大学のフラナガンと申します。学習分析（ラーニングアナリティクス）に関する国際ワークショップLA@ICCE2018 を2018年11月26日～27日（のいずれか1日）にManilaで開催予定です。今年、教材の閲覧ログに基づいて、学生の成績予測に関するタスクを開催致します。詳細はこちらをご覧下さい。 https://easychair.org/cfp/LA-ICCE18 投稿締切は2018年8月17日（金）となっております。皆様のご投稿、ご参加をお待ちしております。 -------------------------------------------------------------------- LA@ICCE2018 5th ICCE workshop on Learning Analytics (LA) & Joint Activity on predicting student performance All accepted papers for mini-conference-style workshop will appear in one volume of workshop proceedings with ISBN and will be indexed by Elsevier Bibliographic Database. -------------------------------------------------------------------- :::Important Dates::: Paper submission: August 17, 2018 Notification of acceptance: September 7, 2018 Camera-Ready and registration deadline: September 14, 2018 :::Workshop Overview::: The increasing amount of data generated in digital learning contexts provides opportunities to benefit from learning analytics as well as challenges related to interoperability, privacy, and pedagogical and organizational models. As a consequence, new methodologies and technological tools are necessary to analyze and make sense of these data and provide personalized scaffolding and services to stakeholders including students, faculty/teachers and administrators, as well as parents. Pedagogical and organizational models must also be incorporated in order to take advantage of the personalized scaffolding and services to ensure productive learning and teaching. In addition, access to data from different sources raises a number of concerns related to data sharing and interoperability, and protection of privacy for individuals and business interests for institutions. :::Joint Activity on predicting student performance::: This year participants will also have a chance to partake in a joint activity on the prediction of student performance by analyzing reading patterns from logs of an e-book system. A dataset of anonymized reading log data is provided in advance to create models that can predict the final grade scores for each student. Participants will be encouraged to share their results and insights by submitting a paper for presentation at the workshop. For more details please refer to the joint activity website: https://lab.let.media.kyoto-u.ac.jp/icce2018la/. We call for papers in addition to the joint activity that cover technical, theoretical, pedagogical, as well as organizational issues in learning analytics. We also welcome submissions on some of the topics concerning LA from the following (though not restrictive) list: - Making sense of learning analytics - Software systems and tools - Implementation and organizational development - Pedagogical models and learning analytics - Gathering diverse learning data, e.g., related to linked data - Algorithms for analytics based on gathered data - Predictive models, visualization and statistical analysis - Privacy concerns and policy aspects related to LA - Data sharing for learning analytics - Evaluation and Assessment - Standardization and Interoperability - Challenges and approaches for scaling up LA in education practices --- Co-Organizers: Brendan Flanagan Weiqin Chen

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WebDB Forum 2018 の託児サービスについてのお知らせ
by Atsushi KEYAKI 04 Jul '18

04 Jul '18

日本データベース学会の皆様，東京工業大学の欅と申します． 9/12(水)〜14(金) に東工大大岡山キャンパスにて開催される WebDB Forum 2018 に参加登録された方に対して，未就学児の託児サービスを提供いたします．・託児サービス利用の費用として，1 日につき 2,000 円お支払い頂きます．・会場の都合上，上限 2 名までご利用可能です．・3 名以上の申込みがあった場合には，必要性の高い方を申込順に優先させて頂きます．必要性の高い方の具体的な条件は，参加者以外の家族も同期間に子供を見ることができない場合となります (家族の職員証の写しなどを提出して頂く場合があります)．・託児サービスの時間帯は，セッション中 (ただし最長 9:00-18:00) とさせて頂きます．なお，託児サービスの利用申込みは，WebDB Forum 参加申込 (7 月下旬頃開始予定) にてご選択頂く予定となっております．ご不明な点などについては，下記までご連絡ください． webdb2018-inquiry(a)lsc.c.titech.ac.jp よろしくお願いいたします．欅惇志 (Atsushi KEYAKI) 東京工業大学情報理工学院情報工学コース助教 Email : keyaki(a)lsc.cs.titech.ac.jp Web page: http://www.lsc.cs.titech.ac.jp/keyaki/index-jp.html

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Reminder: A talk by Professor Rakesh Agrawal on Wednesday, July 4
by Masatoshi Yoshikawa 04 Jul '18

04 Jul '18

dbjapanの皆様 Rakesh Agrawal先生による講演のリマインダです．都合により教室が変更になりました．吉川正俊 ---------------------------------------------------------------- Title: Optimality of Stratified Democracy for Knowledge Seeking Societies Speaker: Rakesh Agrawal Date: Wednesday, July 4 Time: 2:45p.m. to 4:15p.m. Room: Lecture Room 3, the 7th research building （総合研究7号館情報3講義室） Abstract: We present a variant of the classical data mining task of partitioning in which the input is an ordered set of objects and any object can be placed in any partition. Every object derives certain gain from becoming a member of a particular partition. The amount of gain depends on the other objects present in the partition and its relative position with respect to them, and it is specified through a gain function. The gain function is additive in the sense that the sum of the gains of the individual objects add up to the total gain for the population. The objective is to make partitions in such a way that they collectively maximize the gain for the whole population. We call this partitioning, the nco-partitioning, to emphasize that the objects within a partition may occupy non-contiguous positions in the original order, albeit they maintain this order within every partition. We study two natural forms of gain functions, mean maximization and percentile maximization, and provide an algorithm, called StratifiedRandom, which is able to find optimal partitioning for both in linearithmic time. Interestingly, the partitioning produced is simultaneously optimal for both the functions. We also show that the well-known Round Robin and Elevator algorithms can be derived from StratifiedRandom and their gain characteristics are identical to StratifiedRandom. We also compare the gain of StratifiedRandom with three other algorithms, both analytically and empirically. Our evaluation corroborates the theoretical optimality of StratifiedRandom, and shows that StratifiedRandom produces balanced partitions. ---------------------------------------------------------------- -- o-----------o-------o-----o---o--o Masatoshi Yoshikawa Department of Social Informatics Graduate School of Informatics Kyoto University Yoshida-Honmachi, Sakyo, Kyoto 606-8501, JAPAN (#502, Science Frontier Laboratory, Medical Campus, Kyoto University) phone: +81(75)753-5975 mobile: +81 80 3506 5355 fax: +81(75)753-4970 e-mail: yoshikawa(a)i.kyoto-u.ac.jp o-----o---o--o-o-oo 吉川正俊京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻〒606-8501 京都市左京区吉田本町（医学部構内先端科学研究棟502）電話: (075)753-5975 携帯: 080 3506 5355 ファクス: (075)753-4970 メール: yoshikawa(a)i.kyoto-u.ac.jp o-----------o-------o-----o---o--o

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対話破綻検出チャレンジ3 データセット公開のお知らせ
by Ryuichiro Higashinaka 02 Jul '18

02 Jul '18

※重複して受け取られた場合はご容赦ください関連研究者の皆様， NTTの東中です．対話破綻検出チャレンジ3のデータセットを公開しましたのでご案内いたします． https://dbd-challenge.github.io/dbdc3/data/ からダウンロードいただけます．過去二回の対話破綻検出チャレンジでは日本語のシステムのみを対象にしておりましたが，対話破綻検出チャレンジ3では，英語のシステムも用いています． https://dbd-challenge.github.io/dbdc3/ 今回公開するデータは，システムと人間の英語615対話，日本語150対話で，すべてのシステム発話に，30人のアノテータによる対話破綻ラベルが付与されています．対話破綻検出技術の研究・開発のみならず，どのようなシステムの発話がユーザにどの程度破綻とみなされるのかという分析にも利用可能なデータだと思いますので，ぜひ研究に活用いただけましたら幸いです．ご不明な点などありましたら，対話破綻検出チャレンジ3オーガナイザまでお問い合わせください． dbdc3-organizers<at>googlegroups.com　(＜at＞を@に置き換えてください) よろしくお願いいたします．対話破綻検出チャレンジ3 オーガナイザ一同東中竜一郎（NTT），船越孝太郎（京大/HRI），稲葉通将（広島市立大）角森唯子（NTTドコモ），高橋哲郎（富士通研），鍜治伸裕（Yahoo）＊謝辞＊データ収集にあたっては，スポンサーとして，株式会社デンソーアイティーラボラトリ様，株式会社Nextremer様，株式会社ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン様，株式会社NTTドコモ様にご支援いただきました．また，イベント開催にあたり，人工知能学会から助成金を頂きました．感謝いたします． -- Ryuichiro Higashinaka NTT Media Intelligence Laboratories. NTT Corp. 1-1 Hikarinooka, Yokosuka, 239-0847 Japan. phone: +81-46-859-2027 fax: +81-46-855-1054

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[発表募集(延長)] 第107回人工知能基本問題研究会(FPAI-107)
by Yoshiaki OKUBO 29 Jun '18

29 Jun '18

日本データベース学会の皆様： (重複して受け取られた方は御容赦下さい．) 北海道大学の大久保です．先に御案内しておりました人工知能学会第107回人工知能基本問題研究会について，発表申込期限を 7月6日(金) に延長し，引き続き皆様からのお申込みをお待ちしたいと思います． 8月6日(月)・7日(火) 札幌市教育文化会館での開催となります．下記特集テーマに限らず，人工知能一般に関する幅広いテーマの御発表を歓迎しておりますので，今一度御検討頂けると幸いです．皆様の奮っての御発表・御参加をお待ちしております． ================================================================== 人工知能学会第107回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 主査瀧川一学幹事井智弘，大久保好章，杉山麿人，戸田貴久，西野正彬担当幹事大久保好章 ■ 開催日：2018年8月6日(月), 7日(火) ■ 発表申込期限：2018年7月6日(金) ■ 発表申込先：大久保好章 (北海道大学) E-mail: fpai_kanji(a)sig-fpai.org 以下の内容をE-mailでお申込みください． ------------------------------------------------------------- (1)発表題目: (2)著者(発表者の頭に○): (3)所属: (4)著者連絡先住所: 〒氏名: Tel: Fax: E-mail: (5)アブストラクト(50字程度): (6)連絡欄 ------------------------------------------------------------- ■ 原稿提出期限：2018年7月17日(火) 一般発表はA4用紙原則6枚以内とし，スタイルファイル・サンプル等は下記からダウンロードしてください. http://www.ai-gakkai.or.jp/sig/sig-style/ ■ 会場：札幌市教育文化会館・講堂〒060-0001 札幌市中央区北1条西13丁目 http://www.kyobun.org ■ テーマ：特集「人工知能基本問題再考」および一般 ■ 開催趣旨近年，それが話題に上らない日はないほど『人工知能：AI』に対する期待が高まっています．その背景には，情報通信技術の発展や計算機ハードウェアの高性能化，および，近年のディープラーニングをはじめとする機械学習技術の急速な進展があり，実際，時には人間に優る能力を計算機システムに与えることも可能です．　一方で，より高度かつ知的な『人工知能』を実現する上で避けて通ることのできない様々な課題，例えば，文脈理解や，言葉の意味・解釈に関わる根本問題は未だ十分に解かれることなく存在し続けています．　そこで今回は，当研究会の設立趣旨に立ち戻り，人工知能を実現する上で重要な課題を現状の技術を踏まえて再認識・再整理する機会として，人工知能の根本問題に関係する研究発表を，話題提供や問題提起を含めて幅広く募集します．　もちろん，これらに限らず，人工知能一般に関する理論や技術の研究発表も歓迎します． ■ 招待講演： [講演] 佐藤健 (国立情報学研究所) □ 講演タイトル：法律推論における説明生成について □ 概要：判決においては，その判決理由の提示が必須である．現在の Deep Learning の技術では理由の説明はできないので，他のアプローチが必要と考えられる．本講演では，そのような説明生成をどのようにしていくかのアイデアについて論じる． ■ 参加費: 当研究会の聴講は無料です．研究会資料は発表の有無に関わらず1500円(学生会員無料)です． ■ 懇親会: (調整中です．詳細は後日連絡いたします．) ■ 照会先：大久保好章 (北海道大学) E-mail: fpai_kanji(a)sig-fpai.org ■ 人工知能学会の研究会資料(第一種)の扱いについて（2015年度より) 2015年4月以降に人工知能学会第一種研究会に投稿された研究会資料は，紙冊子に掲載されると同時に，学会事務局で資料ID(※１)を付与した上で学会文献提供サイト「AI書庫」(https://jsai.ixsq.nii.ac.jp/ej/ )上のPDF ファイルとして閲覧可能となります．発行日(※２)から一年間は，一本あたり(非会員 600円＋消費税，学会員 300 円＋消費税，登録会員 0円)にて販売します．一年間の保留期間(エンバーゴ) 後は無料購読できるようになりオンライン公開されます．なおAI書庫上のデータには，標準的な識別子(番号)は付与されませんが，一般的な検索エンジンや国立情報学研究所が提供するCiNiiなどから容易に検索できるようになります． (※１)研究会資料ID付与規則の変更(2015年度より) 研究会資料ID（論文ID）の付与ルールを下記のように統一しました．資料ID: [研究会名略称]-[巻(3桁)]-[号(2桁)] 例：SIG-SWO-021-03 巻：研究会の通算の開催回数例：21 号：特定の回での論文の発表順例：3 頁：研究会毎に以下の何れかのポリシーで付与する． A) 各回でページナンバリングしている場合は，そのページ情報を使用 B) そうでない場合には，発表毎に「pp. 1-論文のページ分量」 (※２)紙媒体の奥付に記載された発行日 =======================================

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A talk by Professor Rakesh Agrawal on Wednesday, July 4
by Masatoshi Yoshikawa 28 Jun '18

28 Jun '18

dbjapanの皆様現在，客員教授として京大にご滞在中のRakesh Agrawal先生による講演を以下の要領で開催します．奮ってご参加下さい．吉川正俊 ---------------------------------------------------------------- Title: Optimality of Stratified Democracy for Knowledge Seeking Societies Speaker: Rakesh Agrawal Date: Wednesday, July 4 Time: 2:45p.m. to 4:15p.m. Room: Lecture Room 2, the 7th research building （総合研究7号館情報2講義室） Abstract: We present a variant of the classical data mining task of partitioning in which the input is an ordered set of objects and any object can be placed in any partition. Every object derives certain gain from becoming a member of a particular partition. The amount of gain depends on the other objects present in the partition and its relative position with respect to them, and it is specified through a gain function. The gain function is additive in the sense that the sum of the gains of the individual objects add up to the total gain for the population. The objective is to make partitions in such a way that they collectively maximize the gain for the whole population. We call this partitioning, the nco-partitioning, to emphasize that the objects within a partition may occupy non-contiguous positions in the original order, albeit they maintain this order within every partition. We study two natural forms of gain functions, mean maximization and percentile maximization, and provide an algorithm, called StratifiedRandom, which is able to find optimal partitioning for both in linearithmic time. Interestingly, the partitioning produced is simultaneously optimal for both the functions. We also show that the well-known Round Robin and Elevator algorithms can be derived from StratifiedRandom and their gain characteristics are identical to StratifiedRandom. We also compare the gain of StratifiedRandom with three other algorithms, both analytically and empirically. Our evaluation corroborates the theoretical optimality of StratifiedRandom, and shows that StratifiedRandom produces balanced partitions. ---------------------------------------------------------------- -- o-----------o-------o-----o---o--o Masatoshi Yoshikawa Department of Social Informatics Graduate School of Informatics Kyoto University Yoshida-Honmachi, Sakyo, Kyoto 606-8501, JAPAN (#502, Science Frontier Laboratory, Medical Campus, Kyoto University) phone: +81(75)753-5975 mobile: +81 80 3506 5355 fax: +81(75)753-4970 e-mail: yoshikawa(a)i.kyoto-u.ac.jp o-----o---o--o-o-oo 吉川正俊京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻〒606-8501 京都市左京区吉田本町（医学部構内先端科学研究棟502）電話: (075)753-5975 携帯: 080 3506 5355 ファクス: (075)753-4970 メール: yoshikawa(a)i.kyoto-u.ac.jp o-----------o-------o-----o---o--o

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「インテージデータセット」提供開始のお知らせ
by Keizo Oyama 28 Jun '18

28 Jun '18

日本データベース学会の皆様国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)からのお知らせをアナウンスさせて頂きます。 -------------------------------------------------------------------- 「インテージデータセット」提供開始のお知らせ (2018/6/28) 　－「市場調査」のデータセットを研究用に無償提供　　　https://www.nii.ac.jp/news/release/2018/0628.html -------------------------------------------------------------------- 国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)では，株式会社インテージの協力の下，大学および公的研究機関の研究者を対象に，新たに「インテージデータセット」として「i-SSPデータ」と「みんレポデータ」の提供を開始致しました。・「i-SSPデータ」「i-SSP®（インテージシングルソースパネル®）」で収集した，同一の個人モニターによるテレビ視聴やパソコン・スマートフォンでのウェブサイト閲覧などに関するログデータです。「i-SSPデータ」には，2016年（平成28年）4月～6月に収集したこれらのメディア接触データを日単位および時間単位で集計した結果と，これらのデータの収集に協力したモニター約1万人分の性別，年代などの基本的なプロフィール情報が含まれます。テレビ・パソコン・スマートフォンそれぞれの利用傾向や各コンテンツの接触率などを活用した研究に利用することができます。・「みんレポデータ」匿名型の生活者コミュニティーサービスである「みんレポ」のアプリを通じて，全国約7万人の会員が日常の「買った」「食べた」「行った」などの生活者情報を写真付きで口コミ投稿したデータです。「みんレポデータ」には，2016年（平成28年）1月～6月の約3万件の投稿の内容（「投稿日時」「ジャンル」「コメント」「いいね数」など）と，投稿した会員の性別，年代などの基本的なプロフィール情報が含まれます。ソーシャルメディアの特徴であるリアルタイム性と臨場感を備えたデータとして研究に利用することができます。なお，本データセットには，データ収集に協力したモニターや投稿した会員を特定できる個人情報は一切含まれておりません。データの内容や利用条件，申請方法等の詳細については以下をご覧ください。　→ 情報学研究データリポジトリインテージデータセット　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/intage/intage.html -------------------------------------------------------------------- その他提供中のデータセットについては次のウェブサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/index.html 提供データは今後も増やしていく予定です。研究に広くご活用いただければ幸いです。 -- ================================================ 国立情報学研究所 IDR事務局（大山敬三）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 URL : http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/ E-Mail : idr(a)nii.ac.jp Facebook ： https://www.facebook.com/NIIIDR Twitter ： @NIIIDR ================================================

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WebDB Forum 2018 研究会論文募集（DBS/IFAT/DE）
by Nobutaka SUZUKI 28 Jun '18

28 Jun '18

日本データベース学会の皆様筑波大の鈴木と申します． WebDB Forum 2018 (9/12〜14)と一体開催される合同研究会(DBS/IFAT/DE)の論文募集を案内させていただきます．・TOD80テクニカルノートにご投稿中で，不採録となった場合に本合同研究会　でのご発表をご希望の方は，一旦，本合同研究会にお申し込みください．　TODテクニカルノートとして採録された際には，本合同研究会へのお申し込　みをキャンセルいたします．・希望者の方には，WebDB Forum 2018のポスター・デモセッションでもご発表　いただけます（定員あり，先着順）・発表者の方が学生の場合は，WebDB Forum 2018に参加登録していただくこと　により，WebDB Forum 2018の学生発表の中から選定される企業賞の対象とな　ります．もちろん，学生発表奨励賞もございます． WebDB Forum 2018の一般論文募集は今回で最後となりますので，是非ご投稿をご検討いただけますと幸いです．皆様の申込をお待ち申し上げております． ========================================================================= 情報処理学会第167回データベースシステム研究会 (SIG-DBS) 情報処理学会第132回情報基礎とアクセス技術研究会 (SIG-IFAT) 電子情報通信学会データ工学研究会 (DE) 合同研究会開催（WebDB Forum 2018と一体開催）のご案内と発表募集 ========================================================================= 【日　　程】2018年9月12日(水)〜14日(金)　（WebDB Forum 2018との一体開催）【場　　所】東京工業大学大岡山キャンパス　　　　　　〒152-8550 東京都目黒区大岡山2丁目12-1 　　　　　　https://www.titech.ac.jp/maps/ 【申込締切】2018年7月14日(土) 【原稿締切】2018年8月8日(水) 23時59分締切　　　　　　※締切を過ぎるとシステムに投稿できなくなります．その場合，　　　　　　　発表キャンセルとなりますのでご注意ください．【テーマ】ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得および一般情報処理学会データベースシステム研究会(SIG-DBS)，情報処理学会情報基礎とアクセス技術研究会(SIG-IFAT)と電子情報通信学会データ工学研究会(DE)は，データ管理・情報検索・知識獲得の理論・応用に関する研究論文を募集いたします．また，これらのテーマに限らず，両研究会が取り扱う研究領域に関する研究論文を歓迎いたします．本合同研究会は WebDB Forum 2018 (http://db-event.jpn.org/webdbf2018/) と一体開催されます．WebDB Forum 2018では，日本の Web+DB コミュニティの産学連携の場，質の高い研究発表の場として， * 企業からの技術報告セッション * 招待講演・パネル討論などで構成する特別セッション * 海外の著名な研究者と若手の気鋭研究者によるiDB特別セッション * 情報処理学会論文誌：データベース（TOD）に採択された論文の口頭発表などを行う予定です．本合同研究会にお申し込みいただいた論文は，TOD に採択された論文とともに一般論文セッションの中でご発表いただきます． WebDB Forumは，WebやDB分野の第一線で活躍する大学・企業研究者など300〜 400名程度の方々に例年ご参加いただいており，本合同研究会でご発表いただくことで活発な議論や研究へのフィードバックが期待されます．今年は交通至便な東京工業大学大岡山キャンパスでの開催です．皆様のご投稿をお待ち申し上げております．【発表申込方法】発表申込，原稿の提出はいずれかの研究会に行っていただきます．一つの研究会のみに所属されている場合は，そちらをお選びください．複数の研究会に所属されている場合，または，いずれの研究会にも所属されていない場合は，どの研究会をお選びいただいても結構です．なお，発表時には申込み研究会の区別なくセッションを構成する予定です．各研究会への発表申込は以下のURL から行ってください． DBS: https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/DBS/ IFAT: https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/IFAT/ DE: http://www.ieice.org/ken/program/index.php?tgid=IEICE-DE (近日申込受付開始予定) (※) ご登録の際に，下記3点を必ずご記入ください．（DBS/IFATは「研究会への連絡事項」欄，DEは「申込フォーム」欄に記入）　　(1) 発表者種別についていずれかをお選びください：　　　・学生　　　・一般　　(2) WebDB Forumでのポスター・デモ発表についていずれかをお選びください：　　　（WebDBフォーラム2018では，合同研究会の発表者には，原則として，ポスター　　　発表を行っていただくことをお願いしております）　　　・ポスター+デモ発表を希望する　　　・ポスター発表のみを希望する　　　・希望しない　　(3) TOD80号への投稿についていずれかをお選びください：　　　・発表希望論文はTOD80号にテクニカルノートとして投稿中であり，そ　　　　ちらが不採録の場合に，本合同研究会での発表を希望する．（採録の　　　　場合には，WebDB Forum 2018ではTODテクニカルノートとしてご発表　　　　いただき，本合同研究会への申込みはキャンセルとなります．）　　　・該当しない【発表申込について】・受付は先着順で行ない，発表申込数が予定件数を上回った場合には，それ　以降にお申し込みの方に，次回の研究会にまわっていただくようお願いする　場合がございます．・ポスター・デモ発表についても定員内の先着順となります．また，ポスター・　デモ発表の会場に入られる方全員についてWebDB Forum 2018への参加登録が　必要です．・TOD80号テクニカルノートにご投稿中で，不採録となった場合に研究会での　発表を希望される方は，一旦，本合同研究会での発表をお申し込みください．　TOD80号テクニカルノートとして採録された際には，研究会へのお申し込みを　キャンセルいたします．・締切後の発表キャンセルは原則としてできません（ただし，TOD80号不採録　時に本合同研究会での発表を希望するとしていた論文が採録された場合には　キャンセルとなります）．発表申込後にキャンセルの必要が生じた場合には，　なるべく早くご連絡ください．・発表申込後，原稿提出締切までに原稿が到着しない場合には，発表を取り消　させていただくことになりますのでご注意ください．・原稿提出締切後の原稿差替えはできません．【研究報告について】・DBS/IFAT: 情報処理学会の研究会はペーパーレスでの開催となり，印刷した　研究報告は配布いたしません．また，研究報告は研究会開催初日の1週間前　に公開されます．特許出願等の際はご留意ください．　（DBS/IFAT研究会にご登録済みの方がDBS/IFATで発表を行われる場合）　　研究発表会の研究報告が研究会開催初日の1週間前より情報処理学会電子　　図書館で閲覧できます．事前に研究報告PDFをご自分のPCにダウンロード　　し研究会にご持参ください．　　※電子図書館のご利用にはユーザ登録（無料）が必要です．　（DBS/IFAT研究会にご登録のない方がDBS/IFATで発表を行われる場合）　　研究会当日にUSBメモリの読めるPCをご持参ください．研究会会場にて，　　USBメモリからコピーすることで研究報告PDFを閲覧することができます．・DE: この研究会は「技報完全電子化研究会」として開催されます．技報の電　子データ取得のためには，DE研の年間購読を行っていただくか，今回の研究　会の技報権付きの参加費のお支払いを行っていただく必要があります．この　機会に年間購読の申し込みをご検討下さい．　(http://www.ieice.org/jpn/books/kenkyuuhoukoku.html) 【原稿作成方法】・DBS/IFAT： http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/genko.html をご覧ください．　原稿は6ページ以下で作成して下さい．・DE： http://www.ieice.org/jpn/kenkyuukai/shorui.html をご覧ください．　原稿は6ページ以下で作成してください．【参加費】本合同研究会はWebDB Forum 2018との一体開催となりますが，参加登録については，WebDB Forum 2018と本合同研究会で個別に行っていただく必要があります．合同研究会への参加費とは別にWebDB Forum 2018への参加費がかかりますのであらかじめご留意ください．・DBS/IFAT: 参加者種別や発表件数によって参加費の額が変わります．また，DBS 　あるいはIFAT研究会に参加の方については，合同研究会参加費はIFAT研究会に　準拠いたします．　http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/sanka.html ・DE: 今年度から参加費が必要です（「学生・D/L権なし」の場合を除く）．　参加費は，参加者種別や，技報のダウンロード権（D/L権）によって異なり　ます．正式には，追って http://db-event.jpn.org/webdbf2018/ に掲載い　たします．　年間購読者：無料　学生・D/L権なし：無料　学生・D/L権あり：当日1,000円，事前540円　信学会会員：当日3,000円，事前2,700円　信学会非会員：当日4,000円，事前3,780円　【注】学生信学会会員については上記以外の取り扱いがあります．参加費が確定次第 http://db-event.jpn.org/webdbf2018/ に掲載いたします． (参考: WebDB Forum 2017 http://db-event.jpn.org/webdbf2017/registration.html) WebDB Forum 2018のセッションのうち，本合同研究会からの発表論文が含まれるセッション以外（招待講演，特別セッション，技術報告セッション，ポスターレセプション，iDB特別セッション，本合同研究会からの発表論文が含まれない一般論文セッションなど）に参加するためには，別途，WebDB Forum 2018に参加登録をしていただく必要があります．WebDB Forum 2018の参加登録につきましては，詳細が決まりましたら http://db-event.jpn.org/webdbf2018/ に掲載いたします．ポスター発表，デモ発表を希望される場合も，発表会場に入られる方全員について WebDB Forum 2018への参加登録が必須となります．また，WebDB Forum 2018での発表論文から選定される企業賞の対象となるのは，発表者が WebDB Forum 2018に参加登録いただいている論文のみになりますのでご注意ください．【お問合せ先】・DBS: 山本　岳洋（京都大学） <tyamamot(a)dl.kuis.kyoto-u.ac.jp> ・IFAT: 蔵川　圭　（国立情報学研究所）<kurakawa(a)nii.ac.jp> ・DE: 大島　裕明（兵庫県立大学） <ohshima(a)ai.u-hyogo.ac.jp> ------------------------------------------------------------

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VLDB 2018参加予定の皆様へ
by Yoshiharu Ishikawa 27 Jun '18

27 Jun '18

日本データベース学会の皆様情報共有ということで失礼いたします． VLDB 2018が，8/27〜8/31にブラジルのリオデジャネイロで開催されます． http://vldb2018.lncc.br/ JAL/ANAを利用の場合，すでに航空券の確保が難しくなってきているということです．出席をご検討の場合はお急ぎください．また，治安などの心配がありますので，参加者のメーリングリストを作りました．メーリングリストへの追加希望の方は私までお知らせください．石川佳治名古屋大学 ishikawa AT i.nagoya-u.ac.jp

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｢宇宙科学情報解析論文誌｣第8号原稿募集のお知らせ
by Ken Ebisawa 26 Jun '18

26 Jun '18

関係各位： JAXA宇宙科学研究所の海老沢です。 # 複数の関係するMLに投稿しています。複数受け取られる方はご容赦ください。｢宇宙科学情報解析論文誌｣第8号原稿募集のお知らせ JAXA宇宙科学研究所では、毎年、宇宙科学と情報科学・工学、データ解析等に関わる発表を集めた「宇宙科学情報解析シンポジウム」を開催し、その収録を中心に「宇宙科学情報解析論文誌」を発行しています。 2018(平成30)年2月16日、H29年度宇宙科学情報解析シンポジウムが開催されました。発表資料は、以下から公開されています。 https://repository.exst.jaxa.jp/dspace/handle/a-is/879975 今回のシンポジウムで発表されなかった方々からも、シンポジウムと論文誌の趣旨に沿った宇宙科学情報解析論文誌の原稿を募集いたします。締め切り:2018年8月31日（金） (必着) 投稿方法：執筆要領 (http://c-soda.isas.jaxa.jp/sympo/27shuuroku/PaperFormat.pdf) に従って作成した電子ファイルを、 plainsympo AT c-soda.isas.jaxa.jp　 (ATを@に変えてください) 宛にメール添付でお送りください。編集時にページ番号、ヘダーなどを入れますので、PDFではなく、Wordファイルなど、編集可能なフォーマットで送ってください。 Latexも受け付けます (画像を含むパッケージで送ってください)。分量は特に制限しませんが、4ページから10ページを目安としてください。また、執筆要領にある｢JAXA出版物投稿に当たっての著作権の了解事項｣をお読みになり、了解した旨をメールでお知らせください。集録の出版形態：査読付きの「宇宙科学情報解析論文誌」（英語名:Journal of Space Science Informatics Japan）第8号として、 JAXAの研究開発報告(Research and development Report; RR）の形態で出版されます。「JAXAリポジトリ」からオンラインで参照可能になり、論文誌および各論文毎にURIとDOIが付与されます。宇宙科学情報解析論文誌1号から7号を参考にしてください。 https://repository.exst.jaxa.jp/dspace/jaxapress?select=jaxapress&genre=ser… 論文受理のための査読ガイドライン: 以下のガイドラインに従った査読を行いますので、投稿者はそれに留意して論文を作成してください。 • 宇宙科学関連データ（シミュレーションデータを含む）に関する処理手法、解析手法、新しい利用手法、データベース構築技術、および、それらを応用したシステムの構築技術、運用技術、など、宇宙科学と情報科学にまたがる研究開発をテーマとした論文であるか？ • 独創的な研究や開発の報告であるか？ただし、すでに公表された研究・開発のより詳細な報告や、公表される予定の研究・開発の概略紹介は認める。 • 正確な日本語、英語（要旨）で明瞭に記述されているか？ • 執筆要領に従っているか？：質問等がありましたら、plainsympo AT c-soda.isas.jaxa.jpまでメールでお問い合わせください。多くの投稿をお待ちしています。 2018年6月26日 JAXA/宇宙科学研究所宇宙科学情報解析シンポジウム･論文誌世話人学際科学研究系　高木亮治、三浦　昭、山本幸生太陽系科学研究系　篠原　育宇宙機応用工学研究系　松崎　恵一宇宙物理学研究系　海老沢　研

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