雲居 玄道 (クモイ ゲンドウ)

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所属

理工学術院 創造理工学部

職名

助手

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2019年04月
    -
    継続中

    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

所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    IEEE

  •  
     
     

    経営情報学会

  •  
     
     

    日本気象学会

  •  
     
     

    情報処理学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 中国哲学、印度哲学、仏教学

  • 中国哲学、印度哲学、仏教学

  • 大気水圏科学

  • 子ども学、保育学

  • 安全工学

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論文 【 表示 / 非表示

  • 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

    情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)   14 ( 3 ) 1 - 10  2021年08月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

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    与えられた二値判分類器を組み合わせて用いる多値分類器の構成法の1つに,符号理論の枠組みを導入した誤り訂正符号に基づく多値分類法(Error-Correcting Output Coding:ECOC法)がある.この手法が実データに対して良い性能を示すことは実験的に知られているが,ECOC法に対する分類精度について,理論的な最適性については明らかになっていない.そこで本研究では最大事後確率分類を可能とする二値分類器を仮定した場合,ECOC法が最適な多値分類法になる十分条件を示す.この結果,同様の仮定のもとでn-vs-allおよびExhaustive符号が最適な多値分類法になることが示せる.これは種々のECOC法に対する最適性の議論の方向性の1つを示唆している.

    CiNii

  • トピックモデルに基づく多様性を考慮した回答文書検索モデル

    大川 順也, 雲居 玄道, 後藤 正幸

    経営情報学会誌   30 ( 1 ) 31 - 46  2021年06月  [査読有り]

     概要を見る

    <p>一般的な質問応答システムでは,ユーザから与えられた質問を解析し,情報源となる文書集合から,質問に対する適切な回答を検索するモデル(回答文書検索モデル)を構築することで回答候補を抽出し,回答の自動化を実現している.</p><p>コミュニティQAサイト(cQAサイト)における質問・回答文書に対して,回答文書検索モデルを構築する場合,基本的な手法として質問文書の類似度による手法が考えられる.しかし,cQAサイトで見られるような,質問ごとに存在する回答文書の多様性を的確に掴みながら,適切な内容の回答文書を提示することは困難であると考えられる.そこで本研究では,トピックモデルの代表的な手法であるLatent Dirichlet Allocation(LDA)を用いることで,従来手法では対応できなかった回答文書の多様性を考慮可能な回答文書検索モデルの構築手法を提案する.最後に,提案モデルの有効性を検証するため,実際にcQAサイトに投稿された質問・回答文書を用いた検証実験を行い,検索結果の性能を評価するとともに,得られた結果に基づいて考察を行う.</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年03月  [査読有り]

    DOI

  • 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年03月  [査読有り]

    DOI

  • 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

    大川 順也, 雲居 玄道, 後藤 正幸

    経営情報学会誌   29 ( 1 ) 39 - 54  2020年06月  [査読有り]

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • 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( 担当: 共著,  担当範囲: ウェブに見る宗教の公共性)

    法蔵館  2015年06月

Misc 【 表示 / 非表示

  • 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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨(国際会議)  

  • 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年10月  [査読有り]

    担当区分:筆頭著者

    研究発表ペーパー・要旨(国際会議)  

  • 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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨(国際会議)  

  • 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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨(国際会議)  

  • 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年10月  [査読有り]

    研究発表ペーパー・要旨(国際会議)  

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受賞 【 表示 / 非表示

  • 企業賞,DBSJ特別賞

    2020年11月   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  

    受賞者: 伊藤史世, 張志穎, 雲居玄道, 後藤正幸

  • The World CIST'18 best paper award

    2018年03月   6th World Conference on Information Systems and Technologies (WorldCist'18)  

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

講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • マルチラベル分類におけるDeep Neural Networkの共有構造の構築法に関する一考察

    石倉 滉大, 北里 礼, 雲居 玄道, 後藤 正幸

    人工知能学会全国大会論文集   一般社団法人 人工知能学会  

    発表年月: 2021年06月

    開催年月:
    2021年06月
     
     

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    <p>近年,1つの文書に複数のラベルが付与されることを想定するマルチラベル分類に関する技術の重要性が高まっている.このマルチラベル分類問題を解くためのアプローチの1つに,関係性の高いラベル同士でDeep Neural Networkの中間層を共有したネットワークを構築するBranched Multi-Task Networks(BMTN)がある.BMTNでは,中間層の共有構造をラベル間の類似度のクラスタリングによって決定するが,分析者が中間層ごとのクラスタ数を事前に設定する必要がある.そのため,ラベル間の関係性を適切に表現できるクラスタ数が決定されているとは限らない.そこで本研究では,クラスタリングにおいて,ラベル間の関係性を適切に表現できるクラスタ数の決定アルゴリズムを提案する.これにより,分析者に依らない適切なクラスタ数の決定が可能となる.そのため,関係性の低いラベルは独立に学習され,関係性の高いラベルに特化した学習が可能となり推定精度の向上が期待される.最後に,提案手法を読売新聞記事データに適用し,推定精度の向上と共有構造の解釈による有用性を示した.</p>

  • 出品履歴データを学習したRobust Variational Autoencoderの潜在表現による店舗分析

    大久保 亮吾, 上原 諒介, 雲居 玄道, 後藤 正幸, 吉開 朋弘

    人工知能学会全国大会論文集   一般社団法人 人工知能学会  

    発表年月: 2021年06月

    開催年月:
    2021年06月
     
     

     概要を見る

    <p>本研究では,複数店舗を有する小売チェーンを対象とし,フードロス解消のための惣菜商品に着目した店舗間の特徴を分析するモデルを提案する.このとき,各店舗で出品される惣菜の種類は,全店舗で販売される惣菜種類数の1割程度に留まり,スパースなデータである.このスパース性への対応のため次元圧縮手法の適用を考えるにあたり,独自性の強い出品を行う店舗などが存在するため,入力データのばらつきが大きく,単純な手法の適用は難しい.そこで,入力データのばらつきに頑健な次元圧縮手法であるRobust Variational Autoencoder(RVAE)を適用し,入力データの特徴を有した潜在表現を獲得可能する.RVAEの潜在表現は確率分布として出力され,一般には,この確率分布からサンプリングして類似度を測る.これに対し本研究では,サンプリングすることなく確率分布間の距離を計算する手法を提案する.これにより,出品傾向が類似する店舗の検出を行う.加えて,RVAEで得られた再構成誤差から出品傾向が他の店舗と大きく異なる店舗の検出が可能となる.最後に,提案手法を実データに適用し,その有効性を検証する.</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  

    発表年月: 2021年05月

    開催年月:
    2021年05月
     
     
  • 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  

    発表年月: 2021年05月

    開催年月:
    2021年05月
     
     
  • 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  

    発表年月: 2021年05月

    開催年月:
    2021年05月
     
     

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特定課題研究 【 表示 / 非表示

  • 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年  

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    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年  

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    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年  

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    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.