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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| NS, SR, RCS, SeMI, RCC (併催) |
2022-07-14 13:35 |
石川 | 金沢歌劇座 + オンライン開催 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
類似性と多様性を両立する連合型個別化推薦モデルの構築 ○濱田雅大・笹田大翔・妙中雄三・門林雄基（奈良先端大）  NS2022-46 |
オンデマンドの映画配信が普及し，サービス品質やリテンション率の向上のためにユーザの嗜好に合う個別化された映画推薦が求めら... [more] | NS2022-46 pp.100-105 |
| IE, ITS (共催) ITE-AIT, ITE-HI, ITE-ME, ITE-MMS, ITE-CE (共催) (連催) [詳細] |
2017-02-20 16:15 |
北海道 | 北海道大学 | ユーザフィードバックを利用した重み付けに基づく映像検索精度の向上 ○藤井孝匡・吉田 壮・棟安実治（関西大） |
本文では，映像検索精度の向上を目的としたユーザフィードバックを利用した重み付けに基づくリランキング手法を提案する．提案手... [more] | |
| EA, SP, SIP (共催) |
2016-03-29 16:05 |
大分 | 別府国際コンベンションセンター B-ConPlaza | 「ゆるキャラ」の画像と名前を用いた人気解析 ○中里優理・田中聡久（東京農工大） EA2015-136 SIP2015-185 SP2015-164 |
「ゆるキャラ」とは，特産品の宣伝や地域おこしのために製作されたマスコットを指す． ゆるキャラの人気によって，地方の宣伝... [more] |
EA2015-136 SIP2015-185 SP2015-164 pp.391-396 |
| IBISML | 2014-03-07 10:05 |
奈良 | 奈良女子大学 | Online Prediction with Bradley-Terry Models and Logistic Models ○Issei Matsumoto・Kohei Hatano・Eiji Takimoto（Kyushu Univ） IBISML2013-74 |
[more] | IBISML2013-74 pp.55-62 |
| IBISML | 2013-11-12 15:45 |
東京 | 東京工業大学 蔵前会館 | ［ポスター講演］Support vector comparison machines ○Toby Dylan Hocking・Supaporn Spanurattana・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2013-51 |
[more] | IBISML2013-51 pp.115-121 |
| PRMU | 2013-02-22 16:40 |
大阪 | 大阪府立大 | 視覚特徴およびタグ共起を用いた大規模Webビデオショットランキング ○Do Hang Nga・柳井啓司（電通大） PRMU2012-176 |
本研究はビデオショットの間の視覚的関連およびビデオとそのタグの共起関係を利用した新しいランキング手法を提案する。提案手法... [more] | PRMU2012-176 pp.221-226 |
| IBISML | 2011-03-28 15:00 |
大阪 | 阪大中之島センター | 順位情報に基づいたランキングSVMの適応的重み付けに関する一考察 ○烏山昌幸・長谷川拓矢・松野 司・竹内一郎（名工大） IBISML2010-115 |
本稿では, ランキングサポートベクトルマシン(ランキングSVM)のための新しい学習アルゴリズムを提案する. 特に, 重み... [more] | IBISML2010-115 pp.77-83 |
| PRMU | 2011-02-17 11:00 |
埼玉 | 埼玉大 | Label RankingによるSemantic Texton Forestsのマルチラベルへの拡張 ○福田考晃・藤吉弘亘（中部大） PRMU2010-210 |
本稿では，マルチラベルに対応したセマンティックセグメンテーションを実現するために，Label Rankingを用いて ... [more] |
PRMU2010-210 pp.13-18 |
| IBISML | 2010-11-04 15:00 |
東京 | 東大生産研 | ［ポスター講演］SVMによるバイパータイトランキング学習を用いたコンピュータ将棋における評価関数の学習 ○末廣大貴・畑埜晃平・坂内英夫・瀧本英二・竹田正幸（九大） IBISML2010-74 |
近年，将棋の評価関数の設計においては，機械学習を応用してパラメータの自動調整を行う手法が主流となっている．ただし，評価項... [more] | IBISML2010-74 pp.113-118 |
| PRMU, HIP (共催) |
2006-01-20 16:55 |
大阪 | 阪大 | 類似度データからの教師なし及び準教師付きファジィクラスタ抽出 杜 偉薇・○井上光平・浦浜喜一（九大） |
類似度データから任意形状のファジィクラスタを逐次抽出する方法を提案する．基となる教師なし抽出法はノイズデータにロバストで... [more] | PRMU2005-177 HIP2005-147 pp.165-170 |
| COMP | 2005-09-15 16:35 |
大阪 | 大阪大学 豊中キャンパス | How Easy to Learn Linear Ranking Functions ○Atsuyoshi Nakamura（Hokkaido Univ.） |
本論文では、$n$次元ユークリッド空間から$\{1,2,...,k\}$への{\em 線形ランキング関数}の学習容易性に... [more] | COMP2005-35 pp.49-53 |
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