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[12/19投稿申込締切] 第 15 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2023)

by 渡辺知恵美

日本データベース学会の皆様，筑波技術大学の渡辺です DEIM2023 プログラム委員長を担当しております．いよいよ申込まであと10日を切りました. 皆様忘れずにお申し込みをお願いいたします！ ======================================================================== 　　　　　　　　　　　　　　　論文募集　第 15 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2023) 　　　　　　　　第 21 回日本データベース学会年次大会 https://event.dbsj.org/deim2023 　　　　　主催：日本データベース学会　　　　　　　　電子情報通信学会データ工学研究専門委員会　　　　　　　　情報処理学会データベースシステム研究会　　　　======================================================================== 日程：2023年3月5日（日）～ 3月9日（木）会場：直列ハイブリッド開催　オンライン会場： DEIM2023 オンライン会議ポータル（1日目〜3日目）　オフライン会場：長良川国際会議場（4日目，5日目）　　　　〒502-0817 岐阜市長良福光2695-2 　TEL：058-296-1200 　　　 URL: https://www.g-ncc.jp/ アクセス：JR岐阜駅・名鉄岐阜駅からバスで20分【趣旨】　データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM) は，データ工学と情報マネジメントに関する様々な研究テーマの討論・意見交換を目的として，例年は合宿形式で行っておりましたが，2020年から2022年にかけては新型コロナウィルスによる感染拡大の可能性を考慮し，完全オンライン形式で開催しました．オンライン開催により参加者も大幅に増加し，この3年の間に学会の開催・参加の仕方が大きく変革していくのを肌で感じました． DEIM2023はwithコロナ時代の新たな試みとして「直列ハイブリッド形式」で開催します．一般発表（1日目〜3日目）をオンラインで，その後オフライン会場に集まり，4日目と5日目はチュートリアルやポスター発表を中心としたネットワーキングイベントを行います．運営一同，オンラインの利点や対面開催の意味を何度も議論し，新しい研究会の形として提案し挑戦することにしました．皆さんと共に新しい研究会の形を築き上げていきたいと思います．【DEIM2023 の特徴】 1. [NEW] 直列ハイブリッド形式：一般発表をオンラインのみで開催し，その後現地に集まりオフラインでの研究交流を中心としたイベント（インタラクティブ発表・チュートリアル・DBSJアワーなど）を開催します．オフラインでのイベントはオンライン配信も行います（インタラクティブ発表をのぞく）． 2. [NEW] （現地への移動を含め）5日間の開催です．合宿形式ではありません．4日目の宿泊に関しては各自で宿泊施設をご手配ください． 3. [NEW] 発表形式：オンラインでの口頭発表とオフラインでのインタラクティブ発表のセットを基本とします．査読及び閲読を行わず，投稿されたすべての論文に発表の機会があります． 4. [NEW] トラック制：DEIM2023ではマルチトラック形式を採用します．以下の5つのトラックがあり，希望するトラックを選択した上で論文投稿していただきます．各トラックでセッションを構成し関連する分野の専門家が参加します．関連分野に精通したコメンテータや参加者を交えた，より有益で深い議論が期待できます． 5. （最）優秀論文賞，学生プレゼンテーション賞，インタラクティブ賞などの各種表彰に加えて，電子情報通信学会論文誌やDBSJデータドリブンスタディーズへの推薦， DBSJ ジャーナルとの連携などを予定しています． 6. 学生，大学・企業の教員・研究者・技術者および一般からの発表を広く受け付けています．【スケジュール※1】 * 2022年11月11日（金）投稿申込開始・チュートリアル募集開始 * 2022年12月19日（月）投稿申込締切 * 2023年1月11日（水）論文第1稿締切 * 2023年2月3日（金）プログラム公開 * 2023年2月24日（金）予稿集論文締切 * 2023年2月27日（月）予稿集論文公開 * 2023年3月5日（日）～3月9日（金） DEIM2023 当日 * 2023年3月22日（水）最終論文締切 ※1: 各種期限は日本標準時 23:59:59 に，投稿システムが自動で締め切ります．　　また，今後の状況により変更になる可能性があります．【マルチトラック】　DEIM2023ではより深く活発な議論を促進するためマルチトラックを構成します．　近日中に各トラックに関する詳細とキーワードをWebページにて公開させていただきます． * Track 1: 自然言語処理・機械学習基礎 * チェア：若林啓（筑波大）, 小山田昌史（NEC） * テキストデータを分析・活用・生成する技術および機械学習の汎用的な理論・技術に関連した論文を広く募集します．ACL, EMNLP, NeurIPS, ICMLに投稿されるような分野の研究の投稿を想定しています． * Track 2: ビッグデータ基盤技術チェア：塩川浩昭（筑波大）, 早水悠登（東京大）ビッグデータの効率的な管理・処理に向けたシステム，アルゴリズム，理論およびその関連分野に関する研究発表を広く募集します． * Track 3: 情報検索および推薦システムチェア：奥健太（龍谷大）, 梅本和俊（東京大）, 山本岳洋（兵庫県大）ユーザが求める情報を適切な形で届ける情報検索・推薦システムおよびその関連分野に関する論文を募集します．検索・推薦システムにおけるアルゴリズム，インタラクションをはじめ，情報探索行動に関連した論文を広く募集します． * Track 4: メディア処理・人間中心情報マネジメント・Web情報チェア：劉健全（NEC）, 松原正樹（筑波大）画像・映像・音声などのメディアデータを対象とした処理技術や，パターン認識・コンピュータービジョン関連の認識技術，ユーザインターフェース・可視化・インタラクションに関する技術，ヒューマンコンピュテーション技術，Web基盤技術およびこれらの技術を応用したシステム・ソリューションに関する研究トピックを幅広く取り扱い，メディアデータ処理や人間中心情報マネジメントを主に議論する場を提供します． * Track5: 高度なデータ利活用・応用によるより良い社会の実現チェア：渡辺知恵美（筑波技術大），河合由紀子（京都産業大）データ工学のアプローチでさまざまなドメインの問題を解決する技術や，実社会でデータを扱うにあたって考慮・配慮すべき諸問題について扱います．【発表形式】発表形式は，オンラインでの口頭発表とオフラインでのインタラクティブ発表のセットを基本とします．ただし，各種事情でオフライン参加が困難な場合は口頭発表のみの参加も可能です．投稿された論文全てに口頭発表の機会があります．インタラクティブ発表は会場設備や感染症対策もあり，発表件数を制限する可能性があります．【投稿申込】投稿申し込みはDEIM2023 Webサイトにて受け付けます．ページにある投稿の手引きをご覧の上お申込み，ご投稿ください．（近日中に公開予定です．少々お待ちください）【参加費】　論文投稿費 10,000円　参加費　学生1000円, 一般10,000円【各種賞の選考対象】 * 学生による口頭発表が学生プレゼンテーション賞の選考対象となります． * 発表された全ての論文が論文賞, 山下記念研究賞, 企業賞の選考対象となります．【論文投稿について】 2種類（ロングペーパーとショートペーパー）の投稿形式があります * ロングペーパー：4ページ以上（目安：8ページ程度） * ショートペーパー：2ページ以上（目安：4ページ程度）著者は下記3回の論文投稿を行う必要があります 1. 第1稿論文（1月11日締め切り）：プログラム編成，セッション編成のために参照されます．閲読はありません 2. 予稿集論文（2月24日締め切り）：DEIM2023当日に参加者が見る論文です（論文公開日：2月27日に論文が一般公開されます） 3. 最終論文（3月22日締め切り）：発表時の議論を経て修正した最終論文です．正式な論文集（電子版）として公開されます DEIM2023 に投稿された論文の著作権は，著者あるいは著者の所属機関に帰属します．【注意点】 * 新型コロナウィルスの感染状況によっては急遽現地開催が中止になる可能性もあります． * 合宿形式ではありません．各自で宿泊施設の手配をお願いいたします． * ハイブリッド形式からオンライン形式に移行した場合に発生するキャンセル料など，参加者と宿泊施設の間で発生する費用については，学会では負担しませんのでご了解ください． * 現地参加者は，DEIMへの参加に係る行動によって，新型コロナウィルスに感染するリスクがあることをご理解ください．主催団体および協力企業は感染症に対する感染リスクを減らすために最大限の努力をいたしますが，主催者の故意もしくは重過失による責任を除き一切の責任を負いません．

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一橋大学ソーシャル・データサイエンス学部・研究科開設記念シンポジウムのご案内

by Atsushi KEYAKI

日本データベース学会の皆様，一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センターの欅と申します．これまで社会科学系の教育・研究に取り組んできた一橋大学に，72 年ぶりの新学部が来年 4 月に設置されることとなりました．社会科学と統計学・情報学の融合がコンセプトのソーシャル・データサイエンス学部です．つきましては，来週の金曜日 (12/16) にソーシャル・データサイエンス学部・研究科開設記念シンポジウムを開催いたします．直前のご案内となってしまい大変恐縮ではございますが，もしよろしければオンライン参加をご検討頂けますと幸いに存じます．ご参加頂ける場合は下記フォームからご登録ください．・シンポジウム参加申込サイト https://hrs.ad.hit-u.ac.jp/v33/entries/add/571 本シンポジウムでは社会科学との融合という観点でのデータサイエンス教育に関する講演・パネルディスカッションがございます．数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度をはじめとして，近年さまざまなデータサイエンス人材育成施策が行われており，皆様のご所属含め多くの機関でデータサイエンス教育に取り組まれているかと存じます．是非皆様と継続的に意見交換させて頂けますと幸甚の至りです．プログラムは下記の通りです． ■日時　2022年12月16日（金）10:00-12:10 ■会場　Zoom Webinarによるオンライン開催 ■言語　日本語 ■プログラム１０：００～１０：１０　開会挨拶　中野　聡　　一橋大学長１０：１０～１０：２０　来賓挨拶　杉山　博孝　三菱地所株式会社取締役会長、一般社団法人如水会理事長１０：２０～１０：４０　基調講演　竹村　彰通　滋賀大学長１０：４０～１０：５５　ソーシャル・データサイエンス学部・研究科の概要説明　　　　　　　　　　　　加藤　諒　　一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター准教授１０：５５～１１：００　休憩１１：００～１２：００　パネルディスカッション『ソーシャル・データサイエンスの未来へ』　＜パネリスト＞　　正田　寛　　パナソニック株式会社顧問、前環境省地球環境審議官　　副島　豊　　日本銀行金融研究所長　　坪井　純子　キリンホールディングス株式会社常務執行役員、一橋大学経営協議会委員　　渡部　敏明　一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター長　＜コーディネーター＞　　七丈　直弘　一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター副センター長１２：００～１２：１０　閉会挨拶　青木　人志　一橋大学副学長よろしくお願いいたします．欅惇志 (Atsushi KEYAKI) 一橋大学ソーシャル・データサイエンス教育研究推進センター准教授 Email : a.keyaki(a)r.hit-u.ac.jp Web page: https://www.keyakkie.com/

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ACM SIGIR 東京支部講演会のお知らせ（12/13 17:00-18:00）

by Kazunari SUGIYAMA

日本データベース学会のみなさま京都大学杉山と申します。 1週間前になりましたので、再度ご案内致します。 ACM SIGIR 東京支部では、「12月13日 17時」から、 Suppawong Tuarob 准教授 (Mahidol University, Thailand) をお招きし、 "Faster, Sooner, Cheaper: Can Social Media Reflect Real-World Phenomena?" というタイトルで、ご講演いただきます。詳細は、以下のとおりです。どなたでも無料で参加できますが、以下のURLから事前登録をお願い致します。多くのみなさまのご参加を、お待ちしております。 ---------- 題目 (Title)： "Faster, Sooner, Cheaper: Can Social Media Reflect Real-World Phenomena?" 講演者 (Speaker)： Suppawong Tuarob (Mahidol University, Thailand) 日時 (Date)： 2022年12月13日 17:00-18:00 (December 13th, 2022, 17:00-18:00) 場所 (Venue)： Zoomによるオンライン (Online via Zoom) * 以下の事前登録フォームから、12月12日17:00までに、参加者の情報をご記入ください。後ほど、ご登録いただいた電子メールアドレスに、Zoom URLをお送り致します。 (Please register your information via the following registration form by December 12th, 17:00 (JST). We will send Zoom URL to your e-mail address later.) https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeoQnokmaK_GcMZ5YwwfFcoS2pC-0PGulK… 概要 (Abstract)： Globally, online communities generate enormous volumes of data every day. A common use of social networks is to give a timely and cost-effective means of reflecting on real-world events. Although the applications of information derived from social networks are numerous, only a tiny portion of them are committed to improving society. For instance, real-time analysis of Twitter data has been used to model earthquake warning detection systems, identify medical and emergency needs during recovery from natural disasters (such as the Haiti Earthquake), detect the spread of influenza-like illnesses, and uncover abusive behaviors in social networks. In addition, several studies have examined the use of social media to monitor population-wide and individual health in the real world, including drinking issues, epidemics, drug misuse, and mental illness. Numerous research has shown that social media might be utilized to track depression and public conversation during the COVID-19 epidemic. This talk will examine applications that establish online social networks as viable information sources for estimating real-world phenomena. 略歴(Biography)： Suppawong Tuarob received his PhD in computer science and engineering and MS in industrial engineering from the Pennsylvania State University and his BSE and MSE in computer science and engineering from the University of Michigan-Ann Arbor. Currently, he is an Associate Professor of Computer Science at Mahidol University, Thailand. His research involves data mining in large-scale scholarly, social media, and healthcare domains. 対象(Target Audience)： ACM SIGIR 東京支部会員、一般 (Member of Tokyo ACM SIGIR Chapter, Public audience) 主催(Organizer)：本セミナーは、ACM SIGIR 東京支部の主催です。上記のURLから事前登録をしてくだされば、どなたでも無料で参加できます。 (This seminar is organized by Tokyo ACM SIGIR Chapter. Anyone can join if you register your information via the above registration form URL.) ----- 杉山一成京都大学情報学研究科社会情報学専攻（総合研究12号館112号室） E-mail: kaz.sugiyama(a)i.kyoto-u.ac.jp, zakugus(a)gmail.com URL: http://www.db.soc.i.kyoto-u.ac.jp/~sugiyama/

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本日(12/5) 17：00より開催　DBSJ20周年記念イベント

by Akiyo Nadamoto

日本データベース学会の皆様いつもお世話になっております．灘本＠甲南大です． DBSJ20周年記念イベントは，本日12月5日（月）17:00開催です．本日の16:00まで参加登録を受け付けておりますので，まだ登録されていない方々は参加登録し，この貴重なイベントにご参加くださいませ． DBSJ会員の方はどなたでもご参加いただけます．オンライン開催で、参加は無料です。参加申込は以下からお願いします． https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSczjn6AWNVXxhfXOVc7sH1vaGL-cj_iJX4… 詳しくは， https://dbsj.org/20th_anniversary/ をご覧下さい（学会のトップページのお知らせからも行けます）。みなさまのご参加をお待ちしております．どうぞよろしくお願いいたします．

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（リマインダ）【参加募集】 12/6開催「IDRユーザフォーラム2022」（オンライン開催）

by Tomoko OHSUGA

日本データベース学会の皆様＃重複してお受け取りの場合はご容赦ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)からのお知らせです。「IDRユーザフォーラム2022」の開催が来週火曜日と迫ってきましたので，再度ご案内させていただきます。（スタートアップ発表の一覧と，新規データ提供企業様の出展について，ご案内を追加してあります）ご参加の場合は，当日の接続情報等のご案内のため，以下より参加登録をお願い致します。 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/registration.html オンライン開催ですので，プログラムの一部だけでもお気軽にご参加下さい。奮ってのご参加をお待ちしております。 ======================================================= 　　　　　　　『IDRユーザフォーラム 2022』日時：2022年12月6日(火) 10:00～18:00 会場：オンライン開催（Zoom，Gather.Townを利用）ＨＰ：https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/2022.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，大量のデータを保有している産学界と，それらのデータを使いたい大学等の研究者の橋渡しをしています。「IDRユーザフォーラム」は，その活動の一環として，特に民間企業のデータ提供者と利用者が一堂に会し，直接意見交換できる場を提供するもので，2016 年度より毎年開催しているものです。今回は自然言語処理分野の第一人者でおられる京都大学の黒橋禎夫教授より，「ニューラル自然言語処理の進展と社会課題への取り組み」というタイトルで招待講演をしていただきます。またランチの時間を利用して，データ提供企業各社によるトークやブースの出展もございます。 ※ポスター会場では，IDRより最近提供を開始した＆近々提供を予定している下記データセットについて，提供者様よりご紹介いただくブースもあります。・メルカリデータセット・地球の歩き方旅行記データセット・家計簿アプリZaimデータセット ---【プログラム（概要）】-------------------------------- 10:00－10:20　オープニング（主催者挨拶：NII所長喜連川優） 10:20－12:10　ポスターセッション 12:25－13:40　企業セッション（ランチセッション） 13:50－14:50　招待講演　黒橋禎夫教授（京都大学）　　　「ニューラル自然言語処理の進展と社会課題への取り組み」 15:00－16:20　スタートアップセッション 16:30－17:00　口頭発表セッション　　　高橋知奈氏（関西大学）※昨年度企業賞受賞者　　「食事の魅力を高める器推薦の実現に向けて」　　　北林遼大氏（東京大学）※昨年度優秀賞・企業賞・DBSJ特別賞受賞者　　「不動産間取り画像を用いた物件の住み心地予測と街魅力分析への応用」 17:00－18:00　クロージング，表彰式 ---【ポスターセッション発表一覧】------------------------ (1) その問題，心理の専門家に相談しますか？ ─Yahoo!知恵袋における「メンタルヘルス」と「不登校」カテゴリーの質問の分析─ 澤田戒，福井義一（甲南大学） (2) 旅行要件に着目した旅館レビューのタグ付け坂野妃菜，谷口雅空，鶴島仁人，延澤志保（東京都市大学） (3) 印象極性辞書拡張のための数値評価付きレビューを用いた評価情報の極性推定酒井柊輔，宍戸伶雅，鈴木信太郎，延澤志保（東京都市大学） (4) レビュー中の評価項目を用いた商品の自動分類谷口雅空，坂野妃菜，延澤志保（東京都市大学） (5) 評価属性を用いた印象極性辞書の構築宍戸伶雅，酒井柊輔，延澤志保（東京都市大学） (6) レビュー文と商品説明文を用いた教師なしキーフレーズ抽出ホンヘジン，神田悠斗，木村優介，波多野賢治（同志社大学） (7) 料理に適した器推薦に向けての器-料理特徴データセットの構築東奈穂，高橋知奈，山西良典，松下光範（関西大学） (8) クックパッドデータセットの情報推薦システムへの活用に向けて太田葵，吉本篤史，柴田祐樹，高間康史（東京都立大学） (9) ニコニコデータセットを用いた視聴者の感情を考慮した動画推薦アルゴリズムの提案大賀亮汰，松本和幸，吉田稔，北研二（徳島大学） (10) 美容業界における新規顧客獲得に向けて持丸日南子，朝日弓未（東京理科大学） (11) 東京都における美容室レビューを用いた不満分析八木沼さくら，朝日弓未（東京理科大学） (12) ホットペッパービューティーにおける男性利用者の口コミ高評価及び低評価決定要因分析藤江司，朝日弓未（東京理科大学） (13) XAIを用いた娯楽施設における期待度が満足度に影響する要因の解析長谷川康邦，齊藤史哲（千葉工業大学） (14) インターネット上の口コミデータにみるダイエット食品の形態ならびに口コミと体重変化との関連松崎有紗，丸山広達（愛媛大学） (15) レビューを書くユーザーの特定に関する研究今井勇希，吉田健一郎（麗澤大学） (16) 航空会社サービスのクチコミに関するデータ分析峰滝和典（近畿大学） (17) 深層学習を用いた間取り特許図面のグラフ化及び図面検索への応用津熊哲朗（東京工業大学／特許庁），沖拓弥（東京工業大学） (18) アイデアソンを通じたアニメの中間生成物の活用可能性山西良典，松下光範（関西大学） (19) Frame Interpolation for Large Motionを用いた手書きアニメーションの自動中割り生成における素材の加工による影響渡邉海太，福田光一（明星大学） (20) KoSignデータを拡張するためのData Augmentation手法の検討中村友里也，荊雷（会津大学） (21) 文書の提示順序がブロンズ適合性判定者に与える影響について酒井哲也，陶思捷（早稲田大学） (22) 音声の印象評定を用いた感情強度推定モデル性能の検討川瀬恵，中山実（東京工業大学） (23) デジタル地図の詳細度制御による表示地理オブジェクト選択支援二栢紫穂（関西学院大学），北山大輔（工学院大学），角谷和俊（関西学院大学） (24) スライドの階層構造を用いた学生の批判的思考を促す質問思考サポートの提案井上沙紀（関西学院大学），王元元（山口大学），河合由紀子（京都産業大学／大阪大学），角谷和俊（関西学院大学） ---【スタートアップ発表一覧】---------------------------- (1) 疑似ラベルデータ作成に基づく楽天データセットの食品レビューからの観点抽出芦澤亜里紗，瀧田愼，大島裕明（兵庫県立大学） (2) レビュー文に基づいた星評価項目の細分化・自動スコアリングの提案安藤綾香，木元篤郎，後藤寛治，野口哲汰，小林拓，宿久洋（同志社大学） (3) SHAPを用いたホテルレビューの総合評価に寄与する要因の解明高井優吾，山下璃久，金安太朗，廣利茉由，鬼頭伸嘉，宿久洋（同志社大学） (4) ユーザビリティ調査におけるニコニコデータセット活用阿部優樹，崔明根，坂本大介，小野哲雄（北海道大学） (5) 口コミデータの頻度分析によるヘアサロン顧客増加のための提案佐藤緋奈，尾崎知伸（日本大学） (6) 美容院のレビューデータにおける気象条件とオーダー内容の関連性吉原憧，美濃部雅哉，齊藤史哲（千葉工業大学） (7) 献立の組み合わせと連続性を考慮した献立表の立案小林優希，尾崎知伸（日本大学） (8) 視覚情報と聴覚情報を用いたレシピ特徴の差異表現によるレシピ検索手法の提案武富妃里（関西学院大学），王元元（山口大学），河合由起子（京都産業大学／大阪大学），角谷和俊（関西学院大学） (9) ラストワンマイル配送に対する顧客属性と不満のセグメント抽出関崎尚輝，黒田颯真，鈴木優耀，齊藤史哲（千葉工業大学） (10) 地域性に着目した不満の構造の分析～新型コロナウイルス感染症を事例として～長曽我部まどか，谷本圭志（鳥取大学） (11) 広告効果に基づく消費者セグメンテーションの提案小林拓，稗田涼真，宿久洋（同志社大学） (12) 弁護士ドットコムデータセットを用いた法律関係文書の自動匿名化関泰明，濱上知樹（横浜国立大学） (13) 仙台市における単身世帯向け賃貸物件の価格形成要因の解析溝井祥太，西羽美，木下賢吾（東北大学） (14) 連続画像の半自動着色システムを目指したデータセット活用の検討柳生真由子，数藤恭子（東邦大学） (15) 幅広いデータセットで利用可能な質問文の文意を考慮した質問の難しさ推定に基づく能力推定法江原遥（東京学芸大学） (16) 米国特許のFタームへの自動分類蜂須賀笙太，難波英嗣（中央大学） (17) GANを用いた特許からの上位下位関係の抽出岩熊耕平，難波英嗣（中央大学） (18) 地理オブジェクトの位置関係に基づいた地域特性の推定のための基礎的検討福地湧（関西学院大学），牛尼剛聡（九州大学），角谷和俊（関西学院大学） (19) コスメレビューを用いたメイクパターンの特徴分析と可視化小川芽来（関西学院大学），牛尼剛聡（九州大学），角谷和俊（関西学院大学） (20) 地理オブジェクト検索のためのストリートビューにおける操作履歴と注目地物を用いた意図抽出笠松小太郎（関西学院大学），北山大輔（工学院大学），角谷和俊（関西学院大学） ---【協賛企業等発表一覧】-------------------------------- ［全体プレゼンテーション＠Zoom］（12:25～12:55，各社5分）・楽天グループ株式会社・株式会社リクルート（特別協賛企業）・株式会社oricon ME ・弁護士ドットコム株式会社・日本システム技術株式会社（JAST）・株式会社トリガー［インタラクティブ発表＠Gather.Town上の各企業ブース］（12:55～13:40）・ヤフー株式会社・株式会社ドワンゴ・株式会社LIFULL ・株式会社Insight Tech ・株式会社インテージ（特別協賛企業）・株式会社T.M.Community ・アットホーム株式会社［ポスター展示］・クックパッド株式会社・株式会社メルカリ（新規データ提供企業）※ ・株式会社地球の歩き方（新規データ提供企業）※ ・株式会社Zaim（新規データ提供企業）※ 　（※ポスターセッション及びスタートアップセッションの時間帯に　　　説明者が対応します） ---【参加申込み】---------------------------------------- ご参加の場合は，当日の接続情報等のご案内のため，以下のフォームよりお申込みをお願い致します。 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/registration.html 　事前登録〆切：12月2日(金) ※申込みは当日まで受け付けますが，事前登録にご協力ください。 --------------------------------------------------------- IDRでは研究にご利用頂ける各種データセットを提供しています。詳しくは次のWeb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（IDR） https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ -- =========================================== 国立情報学研究所 IDR事務局（大須賀智子）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 E-Mail : idr(a)nii.ac.jp URL : https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ Facebook : https://www.facebook.com/NIIIDR Twitter : @NIIIDR ===========================================

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【講演会のご案内】Measuring Depression in Social Media: Results from the First 5 Years of eRisk Initiative

by Noriko Kando

みなさま：国立情報学研究所の神門典子（かんどのりこ）と申します。直前のご連絡で恐縮ですが、来週12月8日(木)15時より標記の講演会をハイブリッドで開催いたします。社会が複雑化するのしたがって、とくにCOVID-19の影響でさまざまな生きづらさを感じやすくなっているといわれています。そのような中で、 Mental Disorderをより早い段階でSNSなどから検知することの重要性が高まっております。今回は、eRisk (Early Detection of Mental Disorder by Monitering Social Media)プロジェクトを2017年から主導されているスイスUSI大学のProf Fabio Crestaniにご講演いただきます。ぜひ、奮ってご参加ください。みなさまのご参加をお待ちしております。 -------- <日時/Data Time> Thursday, Dec. 8th, From 15:00- <場所/Place> Room 1810, NII, and Online オンライン参加の方は下記よりご登録ください。講演会前日にZoomリンクをお送りします https://forms.gle/ZJNKZneLGcF1qUYM8 <演題/TITLE> Measuring Depression in Social Media: Results from the First 5 Years of eRisk <言語> English <概要/ABSTRACT> Internet provides massive amounts of data. Millions of users publish contents and interact with one another in a daily fashion. Several studies have shown that the words people use (also in online content) are indicative, through distinctive linguistic patterns, of their psychological state. In 2017, through a fortunate set of events, we started the eRisk project. eRisk, which stands for Early Risk Prediction on the Internet, is concerned with the early detection of signs of psychological problems from users' posts in social media. In this talk I give an overview of the activities of eRisk as part of CLEF (the Conference and Lab of the Evaluation Forum) over the past few years, with particular attention to the early detection of signs of depression. I also discuss how for depression we passed from the early detection, to the estimation of the level of severity, to the latest task (2023) concerned with estimation of the individual symptoms. I conclude summarising the lessons learned so far and pointing at what might come next, also for other mental disorders. <関連書籍/Related Book> Fabio Crestani, David E. Losada, Javier Parapar (eds.) "Early Detection of Mental Health Disorders by Social Media Monitoring: The First Five Years of the eRisk Project" Springer, 2022. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-04431-1 <講演者について/About the Speaker> Prof Fabio Crestani is a Full Professor at the Faculty of Informatics of the Universita’ della Svizzera Italiana (USI) in Lugano, Switzerland, since 2007. Previously he was a professor at the University of Strathclyde in Glasgow, UK and the University of Padua, Italy. He holds a degree in Statistics from the University of Padua (I) and a MSc and PhD in Computing Science from the University of Glasgow. Prof Crestani works in Information Retrieval, Text Mining and Digital Libraries. In these areas he has published extensively on both theoretical and experimental aspects. He also served in the organising and program committees of several conferences and in the editorial boards of several journals. <参加登録フォーム/Registration Form> https://forms.gle/ZJNKZneLGcF1qUYM8 - オンライン参加：事前に参加登録をお願いいたします。　ご登録くださった方に、講演会前日にZoomリンクをお送りいたします。 - 現地参加：事前登録なしの参加も歓迎です。ですが、　より良い準備や急な変更があった場合の連絡などのために、　できれば登録をお願いできれば幸いですみなさまのご参加をお待ちしております神門典子 -- Noriko Kando National Institute of Informatics, Japan

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KJDB2022の開催案内（12/2-3）

by Masato Oguchi

日本データベース学会の皆様お茶大の小口です。今年の日韓データベースワークショップ（KJDB2022）は　12月2日（金）〜3日（土）にオンラインで開催されます。 https://sites.google.com/view/kjdb2022/ データベースと関連分野で活躍されている日本と韓国の研究者の方々にご講演を頂きますので、是非ご参加ください。プログラムは以下の通りです。 https://sites.google.com/view/kjdb2022/home/program 参加費は無料となります。以下のページからご登録ください。 https://sites.google.com/view/kjdb2022/home/registration ワークショップへの参加に制約はなく、学生の参加も歓迎しています。 KJDBは会員制となっていますが、オンラインのワークショップは誰でも聴いて頂けるようにオープンとしていますので、是非講演をお聴き頂ければと思います。 http://kjdb.kangwon.ac.kr/ 上記のKJDB2022のサイトに開催地（Jecheon, Korea）が書かれていますが、これは韓国側の主催者等が集まる場所ですので、今年のKJDB2022の講演や聴講は、基本的にオンラインで行われる事になります。ご参加の検討をよろしくお願い致します。 =============================================== Masato OGUCHI, Dr.Eng. Department of Information Sciences Ochanomizu University https://www.is.ocha.ac.jp/~oguchi/ https://www.is.ocha.ac.jp/~oguchi_lab/ http://ogl.is.ocha.ac.jp/ oguchi(a)is.ocha.ac.jp

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12月5日 17:00 よりDBSJ20周年記念イベント

by Haruo Yokota

日本データベース学会の皆様、会長の横田＠東工大です。日本データベース学会は2002年に発足し、今年20周年を迎えました。それを記念して来週月曜日（12月5日）17:00から記念イベントを開催します。写真による20年の振り返りのスライドショーの鑑賞や、海外を含む関係者からのお言葉、そして歴代会長によるパネルディスカッションを予定しています。オンライン開催で、参加は無料です。詳しくは、 https://dbsj.org/20th_anniversary/ をご覧下さい（学会のトップページのお知らせからも行けます）。参加申込は以下からお願いします（上記 Web ページにもリンクがあります）。 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSczjn6AWNVXxhfXOVc7sH1vaGL-cj_iJX4… 多数のご参加をお待ちしております。 −− 横田＠東工大

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DBSJ Newsletter Vol. 15, No. 7: ACM RecSys 2022, ACM Multimedia 2022, COLING 2022, ACM CIKM 2022

by Yuanyuan WANG

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2022年12月号 ( Vol. 15, No. 7 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 冬晴れが心地よい師走の候，皆様におかれましてはお変わりなくお過ごしでしょうか．ますますご多忙の時期に恐れ入りますが，お体にお気をつけて良き新年をお迎えください．皆様のご健康とご多幸をお祈り申し上げます．さて，本号では， 9月に開催されました，推薦システム分野における世界最高峰のトップカンファレンス「ACM RecSys」をはじめ，10月に開催されました，マルチメディアや自然言語処理および情報検索，データベース，ナレッジマネジメント分野での最重要国際会議「ACM Multimedia」，「COLING」と「ACM CIKM」についてご寄稿いただきました．それぞれの会議の特徴や最近の傾向，トップカンファレンスへの投稿のメリット，論文採択に至るまでの工夫など，皆様のご参考になれば幸いです．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広報委員会　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（担当編集委員　王元元） ======================================================================= ---- 目次 ---- １. ACM RecSys 2022 参加報告平田皓平大阪大学２. ACM Multimedia 2022 参加報告山肩洋子東京大学３. COLING 2022 参加報告柴田拓海電気通信大学４. ACM CIKM 2022 参加報告村山太一大阪大学 ======================================================================= ■１■ ACM RecSys 2022 参加報告　　　　　　　　　平田皓平 (大阪大学) 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2022年9月18日から9月23日にかけて開催された RecSys 2022 (The 16th ACM Conference on Recommender Systems) にオンラインで参加しました．RecSys は推薦システム分野におけるトップカンファレンスです．今回のRecSysは投稿された231本のうち39本が採択され，採択率は16.9%でした．また，RecSys 2022 はアメリカ・シアトルの現地およびオンラインのハイブリッドで開催され，専用のプラットフォーム上でオンライン参加者もリアルタイムに発表を見ることや質問ができるように工夫がされていました．さらに，発表を見逃した場合でも後に閲覧できるよう，発表の様子の動画をプラットフォーム上から確認できるようになっていました． RecSysは推薦システム分野の国際会議であるため，大学だけでなく推薦システムを自社で持つ企業からの発表も多くもあり，大変興味深かったです．セッションは主に推薦システムにおいて重要な要件や特徴ごとに分かれており，例えば「Fairness and Privacy」や「Large-Scale Recommendation」などがありました．私は「Solving Diversity-Aware Maximum Inner Product Search Efficiently and Effectively」について口頭発表しました．既存の推薦リスト検索の手法の1つである k 最大内積探索では，ユーザの嗜好のみを考慮した推薦結果を取得します．一方で，この方法では推薦リストにおいて重要な要素である多様性が考慮されていません．そこで，発表した研究では，まずユーザの嗜好だけでなく多様性も考慮した推薦リストを検索するための問題を定義しています．具体的には，ユーザの嗜好と推薦リスト内の多様性を考慮するための目的関数を定義し，その目的関数の値を最大化するアイテムリストを検索する問題です．また，この問題を効率的かつ効果的に解くためのアルゴリズムを提案しています．私が発表したセッションである「Diversity and Novelty」では，現地での発表する方が多かったですが，オンライン参加でもスムーズな段取りで発表することができました．初めての国際会議での発表で緊張しましたが，とても貴重な経験をすることができました．最後に，RecSys 2023はシンガポールで開催される予定です． (平田皓平大阪大学大学院情報科学研究科原研究室) ----------------------------------------------------------------------- ■２■ ACM Multimedia 2022 参加報告　　　　　　　山肩洋子 (東京大学) 2022年10月10日から10月14日にマルチメディアのトップカンファレンスである ACM Multimediaがハイブリッド形式によりポルトガルのリスボンで開催された． 2020年と2021年は，開催国以外からはほぼ参加できない状態であったから，多くの参加者にとって３年ぶりの現地参加だったと思う．日本国内では 100人中 99人がマスクを着用する状況だが，現地では逆の印象で，会議だけでなく，集会も懇親会もほとんどの人がノーマスク．毎晩，いろいろな集まりが催され，３年ぶりの再会や新たな出会いを喜び合いながら，リスボンのローカルワインである Vinho Verdeと地中海料理を味わった．少ない参加者の中で，日本人のプレゼンスはいつになく高かったように感じた．リスボンは長い歴史を持つ美しい街で，会場からバスで30分も移動すれば多数の観光地があり，短時間でいくつも見て回ることができた．参加者は皆，会議の合間を縫ってサン・ジョルジェ城やジェローニモス修道院などの観光も大いに楽しんだと思う．一方，残念だったのは，発表者の多数を占める中国在住の研究者らに会えなかったことである．すべての発表者がオンラインというセッションは珍しくなく，特に会議の前半は通信トラブルも頻発し，質疑応答が成立しない場面もあった．オンライン発表かローカル発表かは現地で配られた冊子で確認することができたため，殆どの発表者がオンラインと書かれた会場は参加者もまばらで，現地発表が多い会場に聴衆が集まる現象が起きた．本著者を含め参加者の一部は， 2022年12月に東大で開催されるACM Multimedia Asia 2022のオーガナイザーでもあったから，現地もリモートも盛り上がる学会運営に向けて，今一度計画を練り直す必要を感じる状況であった．著者らの論文は，Brave new idea (BNI) のトラックで口頭発表を行った．BNI はマルチメディア研究に新しい展望を切り開き，マルチメディア研究のコミュニティが関心を寄せる新しい長期的な取り組みに向けた活動を刺激する，革新的な論文を募集している．今回のBNIは 40件の投稿があり，採択は 5件だったから，採択率12.5% の狭き門であった．我々の論文では，正確な栄養計算のもと食事を管理する必要があるユーザに向けて，食事記録を「レシピ」で記録する"Recipe-oriented Food Logging for Nutritional Management" の提案を行った．査読の内容と，他の採択論文の発表を聞く限り，BNI のポイントはアイディアの分かりやすさと，現在の主流のアイディアに対する問題意識であったように思う．手法の完成度や緻密な性能評価は求められないので，革新的なアイディアをお持ちの方は，ぜひ挑戦してみてはと思う． (山肩洋子東京大学大学院情報理工学系研究科准教授) ----------------------------------------------------------------------- ■３■ COLING 2022 参加報告　　　　　　　　　柴田拓海 (電気通信大学) 2022年10月12日から10月17日に韓国慶州で開催されたCOLING 2022 (The 29th International Conference on Computational Linguistics) に参加しました． COLINGは自然言語処理や計算言語学に関する国際会議で，2年に1度開催されています．今回のCOLINGは新型コロナウイルスの影響で対面とオンラインを併用したハイブリッド形式で開催されました．Underline というオンラインプラットフォームが開設され，現地発表・オンライン発表がインタラクティブに実施されました．今回，私と指導教員である宇都准教授の共著論文「Analytic Automated Essay Scoring based on Deep Neural Networks integrating Multidimensional Item Response Theory」がlong paperとして採択され，オンラインで参加しました． COLING 2022 では2,253本の論文投稿があり，632本が採択されました．そのうち，83%がlong paper，17%がshort paperとして採択されました．また，3件の招待講演に加えて，20件の Workshop，7件のチュートリアル等が多岐の分野に渡り開催されました．私は東北大学の乾教授の招待講演「Explainability in Automated Writing Evaluation」が特に印象に残っています．この講演は学習者の文章（小論文や問題文に関する解答文等）に対する建設的なフィードバックを目指す言語処理タスクにおける説明可能性（Explainability）の重要性，研究課題を明確にするもので，私の研究とも深く関連する内容でした．同じ分野を研究する者として，今後の自然言語処理の教育応用を発展させていきたいと感じました．私は，採択論文「Analytic Automated Essay Scoring based on Deep Neural Networks integrating Multidimensional Item Response Theory」について発表しました．小論文自動採点（Automated Essay Scoring：AES）手法は自然言語処理の分野で活発に研究が行われているタスクの一つです．近年では全体得点（総合得点）の他に複数の観点別得点も同時に予測できる手法が提案されていますが，得点予測の解釈性が低いという問題があります．そこで私の研究では，テスト理論の一つである項目反応理論を AES手法に組み込むことで，上記の解釈性の問題に取り組みました．具体的には多次元一般化部分採点モデルという項目反応モデルを用いて，複数の評価観点の特性分析や受検者の潜在的なライティング能力の測定を可能にしました．私自身，初めての国際会議だったので緊張しましたが，良い経験をすることができました．この経験を今後の研究活動に活かしていきたいと思います．少し残念に思ったのが，オンライン発表に関しては，セッションによっては参加者も少なく活発な議論に乏しい印象がありました．次回のCOLINGの開催は未定ですが，活気のある会議になることを願っています．興味のある方は参加もしくは，論文投稿をしてみてはいかがでしょうか． (柴田拓海電気通信大学大学院情報理工学研究科宇都雅輝研究室) ----------------------------------------------------------------------- ■４■ ACM CIKM 2022 参加報告　　　　　　　村山太一 (大阪大学) 2022年10月17日から10月21日にかけてアメリカのアトランタで開催されたCIKM 2022(The 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management) にオンラインで参加・発表を行いました．本会議はデータマイニング・情報検索分野のトップ会議の１つであり基礎研究から産業への応用研究まで幅広く発表されています．今年度のCIKMは数年ぶりの現地開催であり，オンライン参加者414名とオフライン参加者610名が入り混じった場となっています．特に，アメリカ・中国・韓国の３つの国からの参加が多く，日本からの参加は20名程度に留まっています．Full paper は，投稿数1,175に対して採択数 274（採択率23.23%），Applied paper は，投稿数307に対して採択数91（採択率29.64%），Short paper は，投稿数675に対して採択数196（採択率29.04%）でした．投稿数や採択数に関して昨年とほとんど変わらないようです． CIKM の査読システムにおいては，査読者の負担軽減のために2フェーズ査読という面白い方式を採用していました．これは査読を 2フェーズで構成するもので，最初のフェーズでは，１つの論文に対して 2名の査読者が割り当てられます．そこで，ネガティブな判断がされなかった論文は，次のフェーズへと進み，追加の査読者が割り当てられ，査読者同士の議論が行われることで採択かどうかが決定するものです．私も最近知ったのですが，この方式はAAAIやICMLなどの国際会議でも採用されているようです． CIKM 2022 で発表・採択された論文の傾向として，他のデータマイニング国際会議と同様に推薦システムや Knolwedge Graph や Graph Neural Networkに関する研究が多く見られました．強化学習に関する研究も例年よりも多く見られるようになったのは特徴的な点だと思います．また，Tutorialや Keynoteにおいても自己教師あり学習やPublic Health に関する内容など最近の流行を取り入れたものとなっています．特に個人的に興味深かったのは，Jian Kang による講演した Ensemble Learning Methods for Dirty Data です．実際の社会に多く存在するDirty dataに対して有効なアプローチであるアンサンブル学習の有効性や，未だに存在する課題について紹介しており，研究者が提案するような学習モデルを実社会に適応していくための重要なアプローチだと思いました．来年の CIKM 2023はイギリスのバーミンガムで開催されるようです．日本からの投稿数や参加者が今年度は少なかったこともあり，来年度以降の投稿数・採択数が増加し，国内のデータマイニングに関する研究が増えていくのが楽しみです． (村山太一大阪大学産業科学研究所特任助教) ======================================================================= -- 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

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[明後日 18:30-] 最強データベース講義ネットワークトラフィック解析（小口正人教授）

by 渡辺知恵美

日本データベース学会会員の皆様筑波技術大学の渡辺です。最強データベース講義、明後日開催されます。この度はお茶の水女子大学の小口正人教授による「ネットワークトラフィック解析」の講義です。是非ともご参加ください。 ======================= 日時：2022/11/30（水） 18:30-19:30 タイトル：ネットワークトラフィックデータ解析 https://dblectures.connpass.com/event/266333/ 講師：小口正人（お茶の水女子大学　教授）概要：以下の内容について講義いたします。・ネットワークコンピューティングシステムのトラフィックデータ・データ転送の基本　- 階層型プロトコルの中心：TCP ・高度なトラフィックデータ解析・データ転送における輻輳制御・データ転送の解析研究例 =======================

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