日本データベース学会の皆様，
ACM SIGMOD日本支部副支部長の鬼塚です．
10月4日（土）に先端的データベースとWeb技術動向講演会を
晴海にある リコーITソリューションズ(株) 本社事業所 にて
開催いたします．
7月末に dbjapan のメーリングリストにて連絡致しましたが，
プログラムが追加になっており，Google の佐藤さんから
Google におけるビッグデータ処理基盤のビジョンと BigQuery
の最新機能について講演頂けることになりました．
ダイジェストは以下の通りです．
・京都工芸繊維大学の野宮さまからは，データベース分野で
最難関の会議である SIGMOD/PODS2014 において発表された，
ベストペーパーおよびキーノート・パネルを中心として，
研究の最新動向についてご報告頂きます．
・独立行政法人産業技術総合研究所の油井さまからは，
6月にサンノゼで行われた Hadoop Summit で注目を集めた，
Hadoop 上で機械学習を行うエンジンである Hivemall の詳細に
ついてご説明頂き，データベース研究者から見て機械学習基盤を
開発する上でどのような課題があるのかを紹介頂きます．
・楽天株式会社 楽天技術研究所の平手さまからは，楽天市場を
はじめとする様々なサービスにおいて，あるいは購買履歴・
検索履歴データを基にした日本経済予測等の事例において，
ビッグデータに関する最先端の技術がどのように活用されて
いるかについてお話し頂きます．
・Google の佐藤さまからは，Googleの大規模並列検索サービス
であるGoogle BigQueryの最新機能についてデモを交えて解説
を頂き，更にGoogleが考えるMapReduceの次のビッグデータ
処理基盤のビジョンを紹介頂きます．
大変充実したプログラムですので，是非多数のご参加をお待ち
しております．申し込み締め切りは 9/30 までとなっております．
なお，会場の収容人数に限りがございますので，収容人数を
越えましたら そこで申込みは締め切らせて頂きますので，
ご了承下さい．
以下のページから参加登録可能です．
http://www.sigmodj.org/regist/conference_informations/10
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第20回 先端的データベースと Web 技術動向講演会
(ACM SIGMOD 日本支部第 57回支部大会)
「SIGMOD/PODS2014国際会議報告とビッグデータ技術と応用の最前線」
日時：2014年10月4日(土曜) 10:00〜17:00
会場: リコーITソリューションズ(株) 本社事業所 42F 大会議室
地図 http://www.jrits.co.jp/about/access/tokyo.html
プログラム:
9:30
受付開始
10:00-10:05 開会挨拶
10:05-11:05 「SIGMOD/PODS2014 国際会議報告 (1)」
野宮 浩揮 （京都工芸繊維大学）
概要：
2014年6月22日から27日にアメリカの Snowbird で開催された SIGMOD/PODS 2014 について報告する。前半では、会議全体の概要の報告と、下記2件の SIGMOD のキーノートやパネルディスカッションを主とした紹介を行う。
・"How I Learned to Stop Worrying and Love Compilers,"
Eric Sedlar (Oracle Labs)
・"Fun with Hardware Transactional Memory,"
Maurice Herlihy (Brown University)
11:05-11:20 休憩
11:20-12:20 「SIGMOD/PODS2014 国際会議報告 (2)」
野宮 浩揮 （京都工芸繊維大学）
概要：
後半では、SIGMOD の Best Paper "Materialization Optimizations for Feature Selection Workloads" ならびに PODS の Best Paper "Weaker Forms of Monotonicity for Declarative Networking: a More Fine-Grained Answer to the CALM-Conjecture" を中心として、興味深い研究についての紹介を行う。
12:20-13:40 昼休憩
13:40-14:40 Hivemall: Apache Hiveを用いたスケーラブルな機械学習基盤
油井 誠 （独立行政法人産業技術総合研究所）
概要：
我々はApache Hive上で動作する機械学習ライブラリHivemallをオープンソースソフトウェアとして公開している．Hivemallはオープンソースの機械学習フレームワークとしてデータ量に対するスケーラビリティが最も高いものの一つであり，Hadoop Distributed Filesystem (HDFS）に格納されたデータを入力とした機械学習処理を効率的に扱えるという特徴からHadoop/Hiveに精通する開発者やデータ分析の専門家から注目を集めている．
本講演では，Hivemallによるスケーラブルな機械学習を実現する上で得られた実践的な知見，及びその実現手法を紹介する．また，データベース研究者から見て大規模データのための機械学習基盤を開発する上でどのような課題があるのかを述べる．
14:40-15:40 楽天におけるビッグデータとその活用について
平手 勇宇 （楽天株式会社 楽天技術研究所）
概要：
楽天では，楽天市場をはじめとする様々なサービスを運用しており，それらのサービスから日々，大量のデータが生成され続けている．これらの大規模データを活用し，事業に貢献することを目的とした様々な取り組みが行われている．本講演では，商品検索システムへの活用，およびレビューデータ解析を用いた新たなユーザナビゲーションの構築，購買履歴・検索履歴データを基にした日本経済予測等の例を挙げながら，楽天におけるビッグデータ活用事例について紹介を行っていく．
15:40-15:55 休憩
15:55-16:55 大規模並列検索サービスGoogle BigQuery最新動向
佐藤 一憲 （Google）
概要：
Googleの大規模並列検索サービスであるGoogle BigQueryの最新機能であるUser Defined Function（UDF）等についてデモを交えて解説します。また、Googleが考えるMapReduceの次のビッグデータ処理基盤のビジョンを紹介します。
17:00 閉会
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