2012年度人工知能学会( #jsai2012 )の気になるセッション

今日から人工知能学会が始まりました。去年は参加しましたが、今年は仕事に就いたということもあり（正確には去年もしていたけれど大学院生だった）、現地には行きません。資料を見て気になったものを幾つかピックアップしておきます。

• jsai2012:１A1-OS-17a-3 (OS招待講演)ビッグデータインメモリ


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-164.html

NoSQLデータベースokuyamaの構造の解説。

• jsai2012:1B1-R-3-3(1B1-R-3-3in) Kachako: 誰でも使える全自動自然言語処理プラットホーム


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-360.html

Kachakoの解説。Apache UIMA - Apache UIMAに準拠している。

• jsai2012:1C1-R-5-2 異種ネットワーク間リンクのペアワイズ類似度に基づくリンク予測法


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-88.html

ペアワイズ類似度の変形。

• jsai2012:1B2-R-3-8 ソーシャルWebサービスにおけるユーザ行動予測：次元削減アプローチ


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-317.html

どのような方法で次元削除をしているのかが気になります.

• jsai2012:2B1-R-3-7 相関ルールに基づく近傍サーバログ分析


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-267.html

異常ログと相関の高いログを抽出している。どのような要素をもって異常ログとみなしているのかが気になります。

• jsai2012:3C1-OS-13a-3 DashSearch LD: 探索的検索のLinked Dataへの適用


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-534.html

概要より

LODで多く用いられているSPARQLのような問い合わせ言語は，事前にスキーマについての理解がなければ適切な検索クエリを作成することができない．そこで我々が提案しているファセット検索を拡張した多面的メタデータ検索をLODに適用することで，スキーマの理解なしに多様な条件を用いたLOD検索を実現するとともに，LODの特徴を利用した複数のEndpointを横断する関連検索も実現する．

"スキーマの理解なしに"というところが、確かに必要な点だと思います。LODを利用する際に一番困るのは、利用したいデータセットのスキーマがわからないことです。（スキーマレスなようで、スキーマはある。幅広いスキーマを許容する枠組みがLOD、というかRDFの構造だと個人的に思っています。）なので、こういうアプローチは気になるところです。

• jsai2012:3E1-R-6-6 ソーシャルメディアを利用したセレンディピティな情報推薦


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-358.html

推薦手法についてじっくり読みたい。

• jsai2012:3E1-R-6-3 コミュニティ構造を利用したWebサービスにおけるユーザ推薦手法の検討


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-114.html

Amebaのデータを利用してユーザ推薦手法を検討している。

• jsai2012:3C2-OS-13b-1 (OS招待講演)大規模Linked Dataのオントロジーによる統合化とSPARQLの高度化


• https://kaigi.org/jsai/webprogram/2012/paper-551.html

BioSPARQL.orgの話。

 

JSAIの資料はjsai2012 Scheduleにて公開されているので、ひとまずPDFを読んでおきたいと思います。