Updated on 2023/02/01

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KUMOI, Gendo
 
Scopus Paper Info  
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Citation count denotes the number of citations in papers published for a particular year.

Affiliation
Affiliated organization, Center for Data Science
Job title
Assistant Professor(non-tenure-track)

Concurrent Post

  • Affiliated organization   Global Education Center

Education

  • 2017.04
    -
    2020.03

    Waseda University   Graduate School of Creative Science and Engineering  

  • 2004.04
    -
    2008.03

    Waseda University   School of Science and Engineering  

  • 2001.04
    -
    2004.03

    麻布高等学校  

Degree

  • 2022.02   Waseda University   Doctor of Engineering

Research Experience

  • 2022.04
    -
    Now

    Waseda University   Center for Data Science   Assistant Professor

  • 2019.04
    -
    2022.03

    早稲田大学・理工学術院・創造理工学部   経営システム工学科   助手

  • 2015.04
    -
    2019.03

    浄土真宗本願寺派総合研究所   研究助手

Professional Memberships

  • 　
    　
    　

    IEEE

  • 　
    　
    　

    THE JAPAN SOCIETY FOR MANAGEMENT INFORMATION

  • 　
    　
    　

    the Meteorological Society of Japan

  • 　
    　
    　

    情報処理学会

 

Research Areas

  • Social systems engineering

  • Chinese philosophy, Indian philosophy and Buddhist philosophy

  • Theory of informatics

  • Atmospheric and hydrospheric sciences

  • Intelligent informatics

  • Childhood and nursery/pre-school education

  • Statistical science

  • Mathematical informatics

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Papers

  • Time Window Topic Model for Analyzing Customer Browsing Behavior

    Fumiyo Ito, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    Journal of Information Processing   64 ( 1 ) 214 - 228  2023.01  [Refereed]

    Authorship：Corresponding author

  • Transfer Learning Based on Probabilistic Latent Semantic Analysis for Analyzing Purchase Behavior Considering Customers' Membership Stages

    Tianxiang YANG, Gendo KUMOI, Haruka YAMASHITA, Masayuki GOTO

    Journal of Japan Industrial Management Association   73 ( 2E ) 160 - 175  2022.07  [Refereed]

    DOI

    Scopus

    1
    Citation
    (Scopus)

  • An Analytical Model Based on Purchase History for Products with Low Multiple Purchases from Each Customer

    Ayako Yamagiwa, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

      J105-D ( 5 ) 297 - 309  2022.05  [Refereed]

    DOI

  • A Study on Analysis Model of Customers' Purchasing Behavior Based on Knowledge Graph Attention Network

    Fumiyo Ito, Zhiying Zhang, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

      63 ( 1 ) 205 - 217  2022.01

    DOI

  • Feature Transfer Based Clustering for Designing Customers Growth Measures

    Yosuke Hirano, Tianxiang Yang, Gendo Kumoi, Haruka Abe, Tetsuya Tachibana, Masayuki Goto

      62 ( 10 ) 1704 - 1715  2021.10  [Refereed]

  • Deep Learning with Data Augmentation to Add Data Around Classification Boundaries

    Hideki Fujinami, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    Industrial Engineering & Management Systems   20 ( 3 ) 384 - 397  2021.09  [Refereed]

    DOI

    Scopus

    1
    Citation
    (Scopus)

  • A Study on the Optimization of the ECOC Method for Multi-label Classification Problems

      14 ( 3 ) 1 - 10  2021.08  [Refereed]

    Authorship：Lead author

    　View Summary

    One of the methods for constructing a multi-valued classifier that uses a combination of given two-valued classifiers is the Error-Correcting Output Coding (ECOC) method, which is based on error-correcting codes introducing a code theory framework. Although it is experimentally known that this method performs well on real data, the theoretical optimality of the classification accuracy for the ECOC method has not been clarified. In this study, we show sufficient conditions for the ECOC method to be an optimal multi-valued classification method under the assumption that binary classifiers achieve maximum posterior probability classification. As a result, we can show that n-vs-all and Exhaustive signs are the best multi-valued classification method under the same assumptions. This suggests one of the directions of the optimization debate for various ECOC methods.

    CiNii

  • A Model on Answering Documents Retrieval Considering Diversity Based on Topic Models

    OKAWA Junya, KUMOI Gendo, GOTO Masayuki

    Journal of the Japan Society for Management Information   30 ( 1 ) 31 - 46  2021.06  [Refereed]

    　View Summary

    <p>A general QA system realizes automatic answering by analyzing questions given by the user based on a model that retrieves appropriate answer candidates for each question from a set of documents (an answering documents retrieval model). When constructing an answering documents retrieval model for question/answer documents for a community QA (Question Answering) sites (cQA sites), a method based on a similarity measure on question documents can be a basic method. However, it is difficult to present appropriate answering documents while accurately grasping the diversity of answer documents that exist for each question as seen on a cQA site. In this study, we propose a method for constructing an answering documents retrieval model that can consider the diversity of answer documents by using a topic model. In order to verify the effectiveness of a proposed model, a verification experiment using question/answer documents actually posted on a cQA site is performed.</p>

    DOI CiNii

  • A Latent Class Analysis for Item Demand Based on Temperature Difference and Store Characteristics

    Yuto Seko, Ryotaro Shimizu, Gendo Kumoi, Tomohiro Yoshikai, Masayuki Goto

    Industrial Engineering & Management Systems   20 ( 1 ) 35 - 47  2021.03  [Refereed]

    DOI

    Scopus

  • A Study on Customer Purchase Behavior Analysis Based on Hidden Topic Markov Models

    Mio Hotoda, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    Industrial Engineering & Management Systems   20 ( 1 ) 48 - 60  2021.03  [Refereed]

    DOI

    Scopus

    3
    Citation
    (Scopus)

  • Relationship Analysis of Query and Answer Documents Based on Latent Dirichlet Allocation and Its Application

    Junya OKAWA, Gendo KUMOI, Masayuki GOTO

    Journal of the Japan Society for Management Information   29 ( 1 ) 39 - 54  2020.06  [Refereed]

  • Binary Codeword Table for Multilevel Document Classification Using Information Theoretic Criterion

    Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    The Information Processing Society of Japan Transactions on Mathematical Modeling and its Applications   13 ( 1 ) 1 - 12  2020.03  [Refereed]

    Authorship：Lead author

  • Analytical Model of Customer Purchase Behavior Considering Page Transitions on EC Site

    Mio Hotoda, Hiroki Mizuochi, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    Total Quality Science   5 ( 1 ) 23 - 33  2019.10  [Refereed]

  • Binary Document Classification Based on Fast Flux Discriminant with Similarity Measure on Word Set

    Keisuke Okubo, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    Industrial Engineering & Management Systems   18 ( 2 ) 235 - 241  2019.07  [Refereed]

  • A Prediction of Customer Lifetime Value in a Platform Business using Nonnegative Matrix Factorization

    Kyosuke Hasumoto, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    IPSJ Journal   60 ( 7 ) 1283 - 1293  2019.07  [Refereed]

  • About the funeral and the buddhist wedding ceremony

    Gendo Kumoi

    JODO SHINSHU RESEARCH   11   69 - 81  2017  [Refereed]

  • A Design of Recommendation Based on Flexible Mixture Model Considering Purchasing Interest and Post-Purchase Satisfaction

    Takeshi Suzuki, Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

    Journal of Japan Industrial Management Association   64 ( 4 ) 570 - 578  2014.01  [Refereed]

    　View Summary

    The recommender system is an effective Web marketing tool that havve been used especially on electric commerce sites in recent years. The recommender system provides each user with a list of new recommended items that are predicted to be preferred by the user. Collaborative filtering is one of the most representative and powerful methods to predict user preference in the recommender system. Collaborative filtering measures the similarity of preference between users and uses it to decide items to be recommended. Based on previous researche on this method, user preference is considered to have two aspects: Purchasing interest for items and post-purchase satisfaction with items. However, the conventional methods do not consider the two different preferences at the same time. This paper suggests taking these two preferences into account and proposes a new method that allows users to choose the balance between them. The proposed method is evaluated through simulation experiments with MovieLens data. It demonstrates the effectiveness of our proposal in precision and average rating compared with a previous method.

    DOI CiNii

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Books and Other Publications

  • 本願寺白熱教室 お坊さんは社会で何をするのか？

    雲居 玄道( Part： Joint author, ウェブに見る宗教の公共性)

    法蔵館  2015.06

Misc

  • Construction Methods for Error Correcting Output Codes Using Constructive Coding and Their System Evaluations

    Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

    2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)    2022.10  [Refereed]

    DOI

  • Effect of Hamming Distance on Performance of ECOC with Estimated Binary Classifiers

    Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Shigeichi Hirasawa

    2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)    2022.10  [Refereed]

  • Performance Evaluation of ECOC Considering Estimated Probability of Binary Classifiers

    Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Proc. 10th World CIST Conf.    2022.04  [Refereed]

    Authorship：Lead author

  • Time Window Topic Model for Analyzing Customer Browsing Behavior

    Fumiyo Ito, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications    2021.11  [Refereed]

  • A Study on New Product Recommendation Using Multi-Label CVAE for Fresh Flowers

    Aya Kitasato, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications    2021.11  [Refereed]

  • Store Analysis Using Latent Representation of Robust Variational Autoencoder Based on Sales History Data

    Ryogo Okubo, Ryosuke Uehara, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

    The 19th Asian Network for Quality Congress    2021.10  [Refereed]

  • A Node Sharing Learning Method for Deep Neural Networks in Multi-Label Classification

    Kodai Ishikura, Aya Kitasato, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    The 19th Asian Network for Quality Congress    2021.10  [Refereed]

  • A Discussion on Improving Fraud Detection Performance by Generative Adversarial Networks for Transactions Data

    Guanyu Yang, Yuki Tsuboi, Ryotaro Shimizu, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    The 19th Asian Network for Quality Congress    2021.10  [Refereed]

  • A Study on Analysis Model of Customers' Purchasing Behavior based on Knowledge Graph Attention Network

    Fumiyo Ito, Zhiying Zhang, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    18th Asian Network for Quality Congress    2020.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Hypothesis Discovery Method for Predicting Change in Multidimensional Time-series Data

    Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics     854 - 859  2020.10  [Refereed]

    Authorship：Lead author

    Research paper, summary (international conference)  

  • A QA System Model Considering Relationship of Topics between Question/Answer Documents

    Junya Okawa, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    2019 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2019    2019.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study on Accuracy of Causal Effects Estimation for Unknown True Causal Structure

    Kazuma Inoue, Gendo Kumoi, Shunsuke Horii, Tota Suko, Masayuki Goto

    2019 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2019    2019.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • Important Variables Selection for Customer Feature Analysis Using Anomaly Detection Method

    Hirotake Arai, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    2019 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2019    2019.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study of Out of Manifold Data Augmentation in Deep Neural Network

    Hideki Fujinami, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    2019 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2019    2019.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study on Customer Purchase Behavior Analysis Based on Hidden Topic Markov Models

    Mio Hotoda, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    2019 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2019    2019.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • An Analytical Model to Activate Non-Royal Users of Multifunctional Credit Card

    Yuto Seko, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Tetsuya Tachibana

    2019 Asian Conference of Management Science & Applications ACMSA2019    2019.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study on Text Analysis Model to Support Creation of Summarized Weather Forecast

    Takuma Matsumoto, Yuto Seko, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

    17th Asian Network for Quality Congress ANQ2019   ID-218  2019.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • System Evaluation of Ternary Error-Correcting Output Codes for Multiclass Classification Problems*

    Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Tetsuya Sakai, Hiroshige Inazumi

    2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC)    2019.10  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

    DOI

  • Greedy Features Quantity Selection Method from Multivariate Time Series Data for Customer Classification

    Gendo KUMOI, Masayuki GOTO

    4th International Conference on Big Data, Cloud Computing, and Data Science Engineering    2019.05  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Pattern Analysis Model Based on Users' Action Series on a Portal Site for Job-hunting

    Yuuki Sugiyama, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Takashi Sakurai

    The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference (APIEMS2018)   ID196  2018.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Model to Detect Unique Customers Based on Time-series Log Data

    Xiaoyan Zhang, Haruka Yamashita, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference (APIEMS2018)   ID207  2018.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study on Automatic Classification of Query Documents Considering Question Contents

    Keisuke Okubo, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference (APIEMS2018)   ID222  2018.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • An Analytical Model of Customer Purchase Behavior Considering Page Transitions on EC Site

    Mio Hotoda, Hiroki Mizuochi, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    16th Asian Network for Quality Congress Full Paper ANQ2018   JP-042  2018.09  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Prediction Model of Item Demands Based on Temperature Gap and Store Characteristics

    Yuto Seko, Ryotaro Shimizu, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Tomohiro Yoshikai

    16th Asian Network for Quality Congress Full Paper ANQ2018   JP-044  2018.09  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • System Evaluation of Error Correcting Output Codes for Artificial Data Methods

    Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

    Proc. of 2018 International Conference of Engineering Technology and Applied Science (ICETA 2018)     112 - 122  2018.06  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Greedy Construction Approach of Codeword Table on Error Correcting Output Coding for Multivalued Classification and Its Evaluation by Using Artificial Data

    Gendo Kumoi, Hideki Yagi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Proc. of 2018 International Conference of Engineering, Technology, and Applied Science (ICETA 2018)     15 - 22  2018.06  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • System evaluation of construction methods for multi-class problems using binary classifiers

    Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

    Advances in Intelligent Systems and Computing   746   909 - 919  2018.03  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

    　View Summary

    Construction methods for multi-valued classification (multi-class) systems using binary classifiers are discussed and evaluated by a trade-off model for system evaluation based on rate-distortion theory. Suppose the multi-class systems consisted of M(≥3) categories and N(≥M-1) binary classifiers, then they can be represented by a matrix W, where the matrix W is given by a table of M code words with length N, called a code word table. For a document classification task, the relationship between the probability of classification error Pe and the number of binary classifiers N for given M is investigated, and we show that our constructed systems satisfy desirable properties such as “Flexible”, and “Elastic”. In particular, modified Reed Muller codes perform well: they are shown to be “Effective elastic”. As a second application we consider a hand-written character recognition task, and we show that the desirable properties are also satisfied.

    DOI

  • Transfer Learning Based on Probabilistic Latent Semantic Analysis for Analyzing Purchase Behavior Considering Customers' Membership Stages

    Tianxiang Yang, Gendo Kumoi, Haruka Yamashita, Masayuki Goto

    2017 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2017)    2017.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • Binary Document Classication Based on Fast Flux Discriminant with Similarity Measure on Word Set

    Keisuke Okubo, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    2017 Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA2017)    2017.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study on Extraction of Important Items Focused on Customer Growth Based on Network Analysis

    Hiroaki Ito, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management System Conference (APIEMS2017)   ID164  2017.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study on Semi-supervised Learning Using a Small Number of Positive Example Documents and Unlabeled Documents

    Hiroki Mizuochi, Sei Okayama, Gendo Kumoi, Masayuki Goto

    15th Asian Network for Quality Conference (ANQ2017)   ICT-15  2017.09  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study of Document Classification Based on Polya Mixture Distribution

    Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference(APIEMS 2012)   No.136-1  2012.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Proposal of Extracting Unknown Information from Customer Review for SWOT Analysis

    Kenta Mikawa, Gendo Kumoi, KazumaSuzuki, Masayuki Goto

    2011 Asian Conference of Management Science & Applications   167 ( ID141 )  2011.12  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study on the Recommender System Based on Probabilistic Latent Model

    Takeshi Suzuki, Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

    The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference(APIEMS 2011)   ID127  2011.01  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • A Study on Automatic Summarization of Customer Reviews Based on Maximum Coverage Problem

    Takashi Takemura, Gendo Kumoi, Gou Hosoya, Masayuki Goto

    The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference(APIEMS 2011)   ID124  2011.01  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • Automated Source Code Plagiarism Detection Based on Coding Style Model

    Kenta Hibi, Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Masayuki Goto

    The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference(APIEMS 2011)   ID147  2011.01  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • Multivalued Document Classification by Maximization of Posterior Probability Based on Relevance Vector Machine

    Ryosuke Odai, Gendo Kumoi, Kenta Mikawa, Gou Hosoya, Masayuki Goto

    The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference(APIEMS 2011)   ID205  2011.01  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • Student questionnaire analyses using the clustering method based on the PLSI model

    Takashi Ishida, Hisashi Hamada, Gendo Kumoi, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Proc. of the 2009 International Conference in Management Sciences and Decision Making     159 - 164  2009.05  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

  • Document classification methods with a small-size training set

    Gendo Kumoi, Takashi Ishida, Masayuki Goto, Shigeichi Hirasawa

    Proc. of the 2009 International Conference in Management Sciences and Decision Making     153 - 158  2009.05  [Refereed]

    Research paper, summary (international conference)  

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Awards

  • 2021年度論文賞

    2021.11   経営情報学会   潜在的ディリクレ配分法を用いた問合せ文書と回答文書の関係分析モデルとその応用に関する一考察

    Winner： 大川 順也, 雲居 玄道, 後藤 正幸

  • 企業賞，DBSJ特別賞

    2020.11   国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリIDRユーザフォーラム   Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動分析モデルに関する一考察

    Winner： 伊藤史世, 張志穎, 雲居玄道, 後藤正幸

  • The World CIST'18 best paper award

    2018.03   6th World Conference on Information Systems and Technologies (WorldCist'18)   System evaluation of Construction Methods for Multi-Class Problems using Binary Classifiers

    Winner： Shigeichi Hirasawa, Gendo Kumoi, Manabu Kobayashi, Masayuki Goto, Hiroshige Inazumi

Presentations

  • お寺の人が思春期の生きづらさを学んでみたら

    雲居 玄道, 藤田 圭子, 武田 正文, 古川 潤哉

    日本科学振興協会 第1回総会・キックオフミーティング 

    Presentation date： 2022.06

    Event date：
    2022.06
    -
    　

  • プログラミング言語教育のための自然言語における第2言語教育法の援用に関する調査研究

    石倉滉大, 雲居玄道, 梅澤克之, 小林 学, 中野美知子, 平澤茂一

    情報処理学会第84回全国大会 

    Presentation date： 2022.03

  • 構成的符号化を用いたECOCの一構成法（続）

    平澤茂一, 雲居玄道, 八木秀樹, 小林 学, 後藤正幸, 稲積宏誠

    情報処理学会第84回全国大会 

    Presentation date： 2022.03

  • BERTによる特徴抽出を駆使した商品レビュー分析モデルに関する一考察

    山下皓太郎, 雲居玄道, 蓮本恭輔, 後藤正幸

    情報処理学会第84回全国大会 

    Presentation date： 2022.03

  • 二値分類器の推定誤差に基づく多値分類性能に関する一考察

    雲居玄道, 八木秀樹, 小林 学, 後藤正幸, 平澤 茂一

    第44回情報理論とその応用シンポジウム 

    Presentation date： 2021.12

  • 売り切れ情報を考慮したマルチタスク学習に基づく惣菜アイテムの需要予測モデルに関する一考察

    上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    第44回情報理論とその応用シンポジウム, 

    Presentation date： 2021.12

  • Webサイトの閲覧行動分析のための時間窓トピックモデルの提案

    伊藤史世, 雲居玄道, 後藤正幸

    第44回情報理論とその応用シンポジウム 

    Presentation date： 2021.12

  • 購買履歴と画像情報を共学習するCVAEに基づく生花の新商品イメージ自動生成手法

    北里 礼, 雲居玄道, 後藤正幸

    第44回情報理論とその応用シンポジウム 

    Presentation date： 2021.12

  • 売り切れを考慮した小売チェーン店の需要予測に関する分析

    上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    日本経営工学会秋季大会 

    Presentation date： 2021.11

  • A Study on the Construction Method of Shared Structure for Deep Neural Network in Multi-Label Classification

    ISHIKURA Kodai, KITASATO Aya, KUMOI Gendo, GOTO Masayuki

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI  The Japanese Society for Artificial Intelligence

    Presentation date： 2021.06

    Event date：
    2021.06
    　
    　

    　View Summary

    <p>Recently, the importance of techniques related to multi-label classification, which assumes that multiple labels are assigned to a single document, has been increasing. One of the approaches to solve this problem is Branched Multi-Task Networks (BMTN), which constructs a network in which the middle layer of the Deep Neural Network is shared by labels that are highly related. In BMTN, the shared structure is determined by clustering the similarity between the labels, but the number of clusters in each middle layer must be set in advance by the analyst. Therefore, it doesn't adequately represent the relationship between labels. In this study, we propose an algorithm for determining the number of clusters that can adequately represent the relationship between labels in clustering. Finally, we apply the proposed method to the Yomiuri article data, and show the usefulness of the proposed method in terms of estimation accuracy.</p>

  • Store Analysis Using Latent Representation of Robust Variational Autoencoder Based on Showing History Data

    OKUBO Ryogo, UEHARA Ryosuke, KUMOI Gendo, GOTO Masayuki, YOSHIKAI Tomohiro

    Proceedings of the Annual Conference of JSAI  The Japanese Society for Artificial Intelligence

    Presentation date： 2021.06

    Event date：
    2021.06
    　
    　

    　View Summary

    <p>In this research, we propose a model to analyze the characteristics among stores focusing on prepared food products to eliminate food loss, targeting a retail chain with multiple stores. The data is sparse in that the number of prepared food items displayed in each store is only about 10\% of the total number of prepared food items sold in all stores. In order to cope with this sparsity, it is difficult to apply a simple compression method because of the large variation in the input data due to the existence of stores that sell unique products. The latent representation of RVAE is output as a probability distribution, and in general, the similarity is measured by sampling from this probability distribution. The latent representation of RVAE is output as a probability distribution and similarity is measured by sampling from this probability distribution. In this research, we propose a method to calculate the distance between probability distributions without sampling. We can detect stores with similar tendencies. In addition, the reconstruction error obtained by RVAE enables us to detect stores whose tendency is significantly different from other stores. Finally, we apply the proposed method to real data and verify its effectiveness.</p>

  • 仮想通貨取引データに対する敵対的生成ネットワークを用いた分類性能向上手法の検討

    楊 冠宇, 清水良太郎, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会 

    Presentation date： 2021.05

    Event date：
    2021.05
    　
    　

  • 深層異常検知モデルの中間表現によるデータ分析手法に関する一考察

    北里 礼, 相木将寛, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会 

    Presentation date： 2021.05

    Event date：
    2021.05
    　
    　

  • Robust Variational Autoencoderの潜在表現による店舗分析モデルに関する一考察

    大久保亮吾, 上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    日本経営工学会春季大会 

    Presentation date： 2021.05

    Event date：
    2021.05
    　
    　

  • マルチラベル分類におけるDeep Neural Network のノード共有学習法

    石倉滉大, 北里 礼, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会 

    Presentation date： 2021.05

    Event date：
    2021.05
    　
    　

  • 複数店舗を有する小売チェーンにおける代替商品検出アルゴリズムの提案

    上原諒介, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    日本経営工学会春季大会 

    Presentation date： 2021.05

    Event date：
    2021.05
    　
    　

  • 動く教材で学ぶデータエンジニアリング

    雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会 

    Presentation date： 2021.05

    Event date：
    2021.05
    　
    　

  • 構成的符号化を用いたECOCの一構成法

    雲居玄道, 平澤茂一, 八木秀樹, 小林 学, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会 

    Presentation date： 2021.05

    Event date：
    2021.05
    　
    　

  • 生花ECサイトの購買履歴に基づく商品特性分析モデル

    山極綾子, 雲居玄道, 後藤正幸

    第19回日本データベース学会年次大会 DEIM2021 

    Presentation date： 2021.03

    Event date：
    2021.03
    　
    　

  • ユーザ行動分析のための Knowledge Graph Attention Networkの拡張に関する一考察

    伊藤史世, 張 志穎, 雲居玄道, 後藤正幸  [Invited]

    第19回日本データベース学会年次大会 DEIM2021 

    Presentation date： 2021.03

    Event date：
    2021.03
    　
    　

  • 多値分類問題におけるECOC法の最適性に関する一考察

    雲居 玄道, 八木 秀樹, 小林 学, 後藤 正幸, 平澤 茂一

    第131回数理モデル化と問題解決研究発表会 

    Presentation date： 2020.12

  • 顧客分類のための多次元時系列データに基づく特徴量選択法

    雲居 玄道, 後藤 正幸

    第131回数理モデル化と問題解決研究発表会 

    Presentation date： 2020.12

  • 天気予報情報を活用した全球数値予報モデルの可視化手法に関する一考察

    松元琢真, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    日本計算機統計学会 第34回シンポジウム 

    Presentation date： 2020.11

  • 顧客成長のための施策立案を導く特徴転移型クラスタリングモデルの提案

    平野洋介, 楊添翔, 雲居玄道, 阿部 永, 立花徹也, 後藤正幸

    日本計算機統計学会 第34回シンポジウム 

    Presentation date： 2020.11

  • Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動分析モデルに関する一考察

    伊藤史世, 張 志穎, 雲居玄道, 後藤正幸

    国立情報学研究所 情報学研究データリポジトリIDRユーザフォーラム(IDRユーザフォーラム2020) 

    Presentation date： 2020.11

  • クレジット切替施策検討のためのポイントカードユーザ分析モデル

    平野洋介, 楊 添翔, 雲居玄道, 後藤正幸, 高橋雅信, 阿部 永, 立花徹也

    日本経営工学会秋季大会 

    Presentation date： 2020.10

  • 天気予報文作成支援のための位置情報付き自動タギング手法に関する一考察

    松元琢真, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    日本経営工学会秋季大会 

    Presentation date： 2020.10

  • Knowledge Graph Attention Networkに基づく購買行動分析モデルに関する一考察

    伊藤史世, 張 志穎, 雲居玄道, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会 

    Presentation date： 2020.06

  • カテゴリ毎にAuto Encoderを用いるDeep Neural Networkの構築法に関する一考察

    今井虎太郎, 後藤亮介, 雲居玄道, 後藤正幸

    第34回人工知能学会全国大会 

    Presentation date： 2020.06

  • 多値文書分類のためのq元符号語表構成法に関する一考察

    雲居玄道, 八木秀樹, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

    第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019) 

    Presentation date： 2019.11

  • 異常検知モデルに基づく顧客特徴分析に関する一考察

    新井浩健, 雲居玄道, 後藤正幸

    第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019) 

    Presentation date： 2019.11

  • 深層学習におけるデータ拡張による汎化性能の向上に関する研究

    藤波英輝, 雲居玄道, 後藤正幸

    第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019) 

    Presentation date： 2019.11

  • 真の因果構造が未知の場合の因果効果の推定精度について

    井上一磨, 雲居玄道, 堀井俊佑, 須子統太, 後藤正幸

    第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019) 

    Presentation date： 2019.11

  • 多機能クレジットカードの利用履歴データに対する潜在クラスモデル分析

    世古裕都, 雲居玄道, 後藤正幸, 立花徹也

    第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019) 

    Presentation date： 2019.11

  • Hidden Topic Markov Modelsに基づく顧客購買行動分析に関する一考察

    保戸田未桜, 雲居玄道, 後藤正幸

    第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019) 

    Presentation date： 2019.11

  • 質問・回答文書のトピック関連度を考慮したQAシステムモデル

    大川順也, 雲居玄道, 後藤正幸

    第42回情報理論とその応用シンポジウム(SITA2019) 

    Presentation date： 2019.11

  • q元 Exhaustive Codeを用いた多値分類手法に関する研究

    雲居 玄道, 八木秀樹, 小林学, 後藤正幸, 平澤茂一

    第18回情報科学技術フォーラム 

    Presentation date： 2019.09

  • 天気予報文作成支援のためのテキスト分析モデルに関する研究

    松元琢真, 世古裕都, 雲居玄道, 吉開朋弘

    日本気象学会 2019年春季大会 

    Presentation date： 2019.05

  • 概況文作成支援のための数値予報類似度算出法

    雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    日本気象学会 2019年春季大会 

    Presentation date： 2019.05

  • 潜在的ディリクレ配分法を用いた問合せ文書と回答文書の関係分析

    大川順也, 雲居玄道, 後藤正幸

    第21回情報論的学習理論ワークショップ 

    Presentation date： 2018.11

  • 概況文作成支援のための予想天気図類似度算出法

    雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    第21回情報論的学習理論ワークショップ 

    Presentation date： 2018.11

  • 人工データによる2値判別器を用いた多値分類システムの評価

    平澤茂一, 雲居玄道, 小林 学, 後藤正幸, 稲積宏誠

    経営情報学会 PACIS2018 主催記念特別全国研究発表大会 

    Presentation date： 2018.06

  • 会員ステージ制における顧客の行動分析のための転移学習モデルについて

    楊 添翔, 雲居玄道, 山下 遙, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会予稿集 

    Presentation date： 2018.05

  • EC サイトにおけるページ遷移順序を考慮した購買行動分析

    保戸田 未桜, 水落洋貴, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会予稿集 

    Presentation date： 2018.05

  • 気象条件と店舗特性を考慮した商品別需要モデル構築に関する一考察

    世古裕都, 清水 良太郎, 雲居玄道, 後藤正幸, 吉開朋弘

    日本経営工学会春季大会予稿集 

    Presentation date： 2018.05

  • Tweetデータに基づく料理画像の魅力度定量化モデル

    藤波英輝, 清水 良太郎, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会予稿集 

    Presentation date： 2018.05

  • 非負値行列因子分解による顧客購買パターン抽出と顧客生涯価値予測

    蓮本恭輔, 後藤正幸, 雲居玄道

    情報処理学会第80回全国大会 

    Presentation date： 2018.03

  • ネットワーク分析に基づく顧客成長のための重要商品の抽出手法に関する一考察

    伊藤寛彬, 雲居玄道, 後藤正幸

    第40回情報理論とその応用シンポジウム 

    Presentation date： 2017.11

  • 人工データを用いた誤り訂正符号に基づく多値分類法における符号語表構成に関する一考察

    雲居玄道, 三川健太, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

    第40回情報理論とその応用シンポジウム 

    Presentation date： 2017.11

  • 符号理論に基づく多値文書分類における二値判別器の相関に着目した符号語構成法

    雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

    第16回情報科学技術フォーラム 

    Presentation date： 2017.09

  • FFDを用いた二値分類のための次元削減法に関する一考察

    大窪啓介, 雲居玄道, 後藤正幸

    情報処理学会 第115回数理モデル化と問題解決研究発表会 

    Presentation date： 2017.09

  • 符号理論の観点による二値判別器の相関に着目した多値文書分類のための符号語構成法

    雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

    情報処理学会 第115回数理モデル化と問題解決研究発表会 

    Presentation date： 2017.09

  • 少数の正例とラベルなし文書を用いた半教師付き学習に関する一考察

    水落洋貴, 岡山 成, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会予稿集 

    Presentation date： 2017.05

  • 2値判別器を用いた多値分類方式のシステム評価（続）

    平澤茂一, 雲居玄道, 小林 学, 後藤正幸, 稲積宏誠

    情報処理学会第79回全国大会 

    Presentation date： 2017.03

  • 二値判別器の性能に着目したECOC法による多値文書分類における符号語構成に関する一考察

    雲居玄道, 八木秀樹, 後藤正幸, 平澤茂一

    情報処理学会第79回全国大会 

    Presentation date： 2017.03

  • 顧客の成長に着目したネットワーク分析による重要商品の抽出に関する一考察

    伊藤寛彬, 雲居玄道, 山下 遥, 後藤正幸

    情報処理学会第79回全国大会 

    Presentation date： 2017.03

  • ECOC法による多値文書分類における符号語構成における一考察

    雲居玄道, 小林 学, 後藤正幸, 平澤茂一

    第15回情報科学技術フォーラム 

    Presentation date： 2016.09

  • 2値判別器を用いた多値分類方式のシステム評価

    平澤茂一, 雲居玄道, 小林 学, 後藤正幸, 稲積宏誠

    経営情報学会2016年秋季全国研究発表大会 

    Presentation date： 2016.09

  • 区役所窓口を対象とした来庁者滞在時間予測モデルの構築

    数藤 光太郎, 阿内宏武, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会春季大会予稿集 

    Presentation date： 2016.05

  • 編集履歴可視化システムを用いたLearning Analytics 〜Cプログラミング科目における編集履歴と評価得点データを統合した分析モデル

    後藤正幸, 三川健太, 雲居玄道, 小林 学, 荒本道隆, 平澤茂一

    情報処理学会 第78回全国大会 

    Presentation date： 2016.03

  • 潜在トピックを考慮した未観測なカテゴリを含む文書集合の自動分類手法の提案

    山本祐生, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会 平成27年春季大会 予稿集 

    Presentation date： 2015.05

  • 類似性に基づくラベル選択法を用いたマルチトピック文書分類

    秋山龍太郎, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

    第37回情報理論とその応用シンポジウム 

    Presentation date： 2014.12

  • シンボルの累積出現回数を条件とするモデルクラスのベイズ予測アルゴリズムについて

    阿内宏武, 三川健太, 雲居玄道, 後藤正幸

    第37回情報理論とその応用シンポジウム 

    Presentation date： 2014.12

  • ECOC SVMにおけるデータ数の偏りを考慮した多値文書分類手法に関する一考察

    安田直生, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会 平成26年秋季大会 予稿集 

    Presentation date： 2014.11

  • シンボルの出現回数を考慮したベイズ予測アルゴリズムに関する一考察

    阿内宏武, 三川健太, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会 平成26年秋季大会 予稿集 

    Presentation date： 2014.11

  • ラベルごとのデータ数のバランスを考慮したマルチトピック文書分類

    秋山龍太郎, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会 平成26年秋季大会 予稿集 

    Presentation date： 2014.11

  • 就職ポータルサイトにおける企業紹介文評価のための有用単語評価法

    古山 亮, 雲居玄道, 後藤正幸

    日本経営工学会 平成25年春季大会予稿集 

    Presentation date： 2013.05

  • 特徴語に注目したSmith-Watermanアルゴリズムに基づく剽窃ソースコードの自動検出手法

    日比健太, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

    電子情報通信学会 技術研究報告 人工知能と知識処理研究会(AI) 

    Presentation date： 2012.11

  • 文書分類問題におけるカテゴリに注目した可変長Nグラム法

    井上大樹, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会 平成24年春季大会予稿集 

    Presentation date： 2012.05

  • 選択型と記述型の学生アンケートの分析

    平澤茂一, 石田 崇, 雲居玄道, 後藤正幸

    情報処理学会第74 回全国大会 

    Presentation date： 2012.03

  • A Study of multivalued document classification based on combination of binary RVM classifiers

    Odai Ryosuke, Kumoi Gendo, Mikawa Kenta, Goto Masayuki

    Presentation date： 2011.09

  • コーディングスタイルモデルに基づく剽窃ソースコードの自動検出手法

    日比健太, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会 平成23年春季大会予稿集 

    Presentation date： 2011.05

  • 確率潜在空間モデルに基づく推薦システムに関する研究

    鈴木健史, 雲居玄道, 三川健太, 後藤正幸

    日本経営工学会 平成23年春季大会予稿集 

    Presentation date： 2011.05

  • 最大被覆問題に基づくユーザレビュー集約手法に関する一考察

    竹村隆, 雲居玄道, 後藤正幸

    経営情報学会 秋季全国研究発表大会 

    Presentation date： 2010.11

  • 事後確率最大判別法に基づくRVM多値文書分類手法の提案

    小田井良輔, 谷口祐樹, 雲居玄道, 後藤正幸

    経営情報学会 秋季全国研究発表大会 

    Presentation date： 2010.11

  • 学生アンケートに基づくe-learning 授業評価モデルの検討

    石田 崇, 雲居玄道, 後藤正幸, 後藤幸功, 平澤茂一

    経営情報学会 秋季全国研究発表大会 

    Presentation date： 2010.11

  • PLSIを用いた文書分類手法に関する一考察

    雲居玄道, 石田 崇, 後藤正幸, 平澤茂一

    電子情報通信学会 技術研究報告 

    Presentation date： 2010.11

  • 混合Polya分布に基づくサブカテゴリを考慮した文書分類手法

    牛尼夏海, 雲居玄道, 石田 崇, 後藤正幸

    電子情報通信学会技術研究報告 

    Presentation date： 2010.07

  • フォークソノミーにおけるタグの意味的関係分析に関する一考察

    岸端佑季, 雲居玄道, 後藤正幸, 東 基衞

    第8回情報科学技術フォーラム講演論文集 

    Presentation date： 2009.09

  • 著作権侵害文書検出のためのストリングカーネルを用いた要約文発見手法

    雲居玄道, 石田崇, 後藤正幸, 平澤茂一

    経営情報学会2008秋季大会 

    Presentation date： 2008.11

  • PLSIモデルを用いた中国語の文書自動分類

    濱田 弥, 雲居玄道, 石田 崇, 平澤茂一

    経営情報学会2008秋季大会 

    Presentation date： 2008.06

  • A Discovering Method of Plagiarism Documents based on Word Sequence Kernel

    Saimoto Shinya, Kumoi Gendo, Ishida Takashi, Hirasawa Shigeichi

    Abstracts of Annual Conference of Japan Society for Management Information  THE JAPAN SOCIETY FOR MANAGEMENT INFORMATION (JASMIN)

    Presentation date： 2008

    Event date：
    2008
    　
    　

    　View Summary

    Recently, the copyright infringement of a digital document through the WEB pages such as the blog etc. becomes a serious matter by the recent development of the information technology. However, it is difficult to investigate manually the plagiarism document because of an increase of a digital document. This study proposes the method for discovering the document with the doubt of the plagiarism automatically from the targeted document. This method uses the plagiarism sentence judgment algorithm based on Word Sequence Kernel (WSK) to improve the part that was not able to be detected by the method of using a Smith-Waterman algorithm. The evaluation experiment using the document plagiarized based on the newspaper article or the Web page shows the effectiveness of the proposed method.

  • 著作権侵害文書検出のための要約文発見手法

    雲居玄道, 濱田 弥, 坂口朋章, 八木秀樹, 平澤 茂一

    経営情報学会2007秋季大会 

    Presentation date： 2007.11

  • 著作権侵害検出のための剽窃Webページ発見システム

    坂口朋章, 雲居玄道, 石田 崇, 平澤茂一

    経営情報学会2007秋季大会 

    Presentation date： 2007.11

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Specific Research

  • フードロス最小化のための詳細な天候情報に基づく生鮮品需要予測モデル

    2021  

    　View Summary

    本研究では，複数店舗を有する小売チェーンにおける惣菜類の販売に焦点を当て，チェーン全体の利益増加に寄与する分析を行う．対象とする小売チェーンにおいて，販売する惣菜類の種類や数量，提供タイミング等は各店舗で経験的に決定されている．小売チェーンにとって，総菜需要量を把握することは重要な問題であるが，類似商品は需要が分散しており，個別に分析することは適切ではない．そこで本研究では，ある商品の代わりとなるような商品を代替商品と定義し，代替商品を検出することを研究目的とする．これを全商品の組み合わせに適用することにより，出品日の類似度の低い組み合わせ，すなわち代替性の高い商品を検出が可能となった．

  • フードロス最小化のための天候情報を用いた打ち切りデータに基づく生鮮品需要予測モデル

    2021  

    　View Summary

    惣菜の高精度な需要予測は，在庫管理の観点や，昨今求められているSDGsの観点からも重要な取り組みである．本研究では，スーパーマーケットチェーンにおける購買履歴データを用いて，惣菜の需要変動要因を考慮した上で，アイテムの需要の連動性を反映しながら全アイテムの需要を定量的に予測するモデルを構築する．このとき，実際に販売された数量は出品数と等しくなり，それ以上の値は観測することができないため，購買履歴データはアイテムの実需要を表していない可能性がある．以上より本研究では，過去の売り切れの可能性を考慮した上で，多種のアイテムの需要量を同時に目的変数としたモデルを提案した．

  • 予報現業支援のための気象情報に対する仮説発見および天気予報文自動生成

    2020  

    　View Summary

    気象予報士が気象状況を読み解く力には経験により差が生じるという問題がある．そこで本研究では画像認識で用いられるAttention Branch Networkに対し数値データである全球数値予報モデルを入力として，入力ごとにマルチタグでタグを推定するとともに，タグごとにAttention Mapを出力することによりタグごとの注視領域を特定する方法を提案する．GSMを用いてタグを推定することで，予想天気図より高精度な気象状況の推定が可能となると考えられる．さらに，Attention Mapを活用することにより，各物理量の組み合わせにより推定されるタグの対象地域の可視化が可能になると考えられる．

  • 高次元時系列データに対する仮説発見のためのパターン認識手法

    2020  

    　View Summary

    近年，ネットワークに接続された電子機器から，その利用履歴である多次元時系列データが収集可能となっている．電子機器メーカーの恒常的なマーケティング活動において，顧客であるユーザの電子機器の利用履歴データを詳細に分析することは多大な価値を生むことが期待できる．しかし，取得された膨大なデータを全て人手で分析することは，計算量や人的コストの点から現実的ではない．そこで本研究では，対象となる電子機器の利用における消耗品のの選択要因に注目する．その上で，遺伝的アルゴリズムに基づく特徴量選択法を提案する．これにより恒常的な運用が可能な特徴量を同定が可能になることを示す．

  • 高次元時系列データに対する次世代パターン認識手法の開発と応用による仮説発見

    2019  

    　View Summary

    近年，ユビキタスセンシングシステムに代表されように，機器は，数百から数万ものセンサが実装されている．そして，これらのセンサから時々刻々と計測されるデータが，IoT技術の発展に伴い，データを収集・蓄積することが可能となっている.そのため，これら高次元時系列データに対しての研究が活発化している．これらのログデータは高次元時系列データであり，従来技術を単純に適用できない複数の問題がある．1つは，データの獲得コストやモデル複雑さ，解釈性の困難さなどである．そこで，本研究では，マーケティング施策立案のための仮説発見を目的とし手法の提案を行った．

 

Syllabus

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