本研究室では、人工知能やシステム技術を元に様々なデータを対象に技術開発を行っております。
下記に関することについて研究しております。

 

情報可視化に関する研究　（Information Visualization)

通常では理解が困難なデータを加工し、様々な表現を行うことで、より新たな視点での分析を可能にしております。また、昨今ではTop Conference であるEuroVis などに採択されております。

• T. Yamashita, R. Saga, “Cluster-based Edge Bundling based on a Line Graph”,
  R. Saga, T. Yamashita, “Multi-type Edge Bundling in Force-Directed Layout and Evaluation”
  T. Yamashita, R. Saga, “Edge Bundling in Multi-attributed Graphs”
  R. Saga et al.”Visualization Analysis of e-Commerce Site from Web Access Log by FACT-Graph and Sequential Probability Ratio Test”

 

テキスト文書からの因果関係生成に関する研究 (Causal Relationship Extraction from Text)

テキストデータに内在している因果関係をStructural Equation Modelingと認知モデルやトピックモデルを用いて生成し、検証を行っております。また、その際に起きる識別問題を改善するための手法を開発しております。

• S. Nohara, R. Saga, “Preprocessing Method Topic-based Path Model by Using Word2vec”,
  R. Saga, R. Kunimoto, “LDA-based path model construction process for structure equation modeling”,
  R. Kunimoto, R. Saga, “Causal Analysis of User’s Game Software Evaluation Using hLDA and SEM”,
  R. Saga, R. Kunimoto, “Integration of Path Models for Structural Equation Modeling by Use of Union Operation for Merging Multiple Viewpoints”, など

 

ネットワーク分析に関する研究 (Network Analysis)

共起ネットワークを対象に、そのフィルタのかけ方やそのネットワークを理解するための各種研究を行っております

• Y. Takayama, R. Saga, “Proposal of Chance Index in Co-occurrence Network”,
  Y. Takayama, R. Saga, T. Miyamoto, “Detecting Outlier in Graph Structure Data Using Centrality”など

 

時系列データに関する研究 (Time-Series Analysis)

時系列データを対象に、異常検知や変化点検出、またコーパス分割などを対象に研究を行っております。

• R. Saga et al. “Relearning Process for SPRT in Structural Change Detection of Time-Series Data”,
  H. Kobayashi,  R. Saga, “Finding division points for a time series corpus based on structural change point detection” など

 

推薦システムに関する研究 (Recommender Systems)

協調フィルタリングやミディエーターと呼ばれる多様性に注目した推薦システムに関する研究を行っております。また、それを評価するためのAgent-Simulationを開発しております。

• 事前期待可視化に関する研究 (Expected Service Visualization)
  • サービスサイエンスにおける事前期待などを可視化するために、上記で用いた技術を活用、また改善することにより実現しております
  • R. Saga, N. Ohkusa, et al. “Visualization of Customer Expectations from Web Text using Co-Occurrence Graph and Auto-labeling in the Service Market.”,
• システムの継続的利用に関する研究 (Sustainable System usages)
  • 継続的なシステム利用のための方式を研究しております。その際に、各種認知心理学のモデルを用いて、継続的なシステム利用を促す方式を開発しております
  • 事例：
    H. Shigeyoshi, et al. “Social Experiment on Advisory Recommender System for Energy-Saving”,
    関西電力様との共同研究など
• 観光マップに関するアプリケーションの作成 (Sightseeing map development)
  • 観光マップなどの位置情報のない地図に位置情報を付与する研究をしています。文字認識や画像認識などの技術を用いて地図を分析し、自分の現在位置を表示するアプリケーションを作成しています。
  • M. Ueda, R. Saga, “Place name extraction and area identification in a sightseeing map”
• 評価値推定法に関する研究 (Prediction Estimation of User Evaluation)
  • 大量のテキストデータを解析することにより、評価値モデルを作成し、それを基に、得点がついていないレビューを自動推定します。
  • H. Sakai, R. Saga, “Aspect Evaluation by using Overall Rating and Category Characteristics of Reviews”
    A. Sakaguchi, S. Nohara, R. Saga, “Prediction of Evaluation Value from Product Reviews and Explanations to Healthcare Products Using Network” など