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2014-02-22

[][] 第33回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 33rd ) − 大規模データ活用・サービス開発 祭り−を開催しました  第33回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 33rd )  − 大規模データ活用・サービス開発 祭り−を開催しましたを含むブックマーク  第33回 データマイニング+WEB@東京( #TokyoWebmining 33rd )  − 大規模データ活用・サービス開発 祭り−を開催しましたのブックマークコメント

2014/2/22 "第33回 データマイニング+WEB @東京 ( #TokyoWebmining 33rd) − 大規模データ活用・サービス開発 祭り−"を開催しました。

会場提供し運営を手伝って下さった FreakOut のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。

参加者ID・バックグラウンド一覧

f:id:hamadakoichi:20140222133340j:image

会場:FreakOut Hills Garage

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参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 33rd

参加者セキココ:第33回 データマイニング+WEB @東京 セキココ

(作成してくれた @ さんに感謝)


以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。

AGENDA:

■Opening Talk:

O1.「データマイニング+WEB@東京 について」(15分)

講師:@


O2.「参加者全員 自己紹介 (興味・活動)」(進行:@) (75分)

1.「株式会社サイバーエージェントにおけるソーシャルゲームに対する協調行動研究の知見の適用」 (講師: @ ) (発表30分 + 議論40分)

ソーシャルゲームではユーザ同士の協力や競争がゲームの中心に位置付けられています。そのためユーザの社会的な相互作用について分析することは良いサービ スにしていくために重要です。一方でソーシャルゲームにおけるユーザは互いに協力関係でもあり、また、競合関係でもあるため、複雑な社会関係が存在します。

私たちはそういった複雑な社会関係について分析するために、代表的な社会的な行動の一つである「協調行動」に着目しました。協調行動は進化や心理を扱 う分野(理論生物学進化心理学など)において重要なトピックの一つです。

本発表では、そのような分野の知見をソーシャルゲーム適用することによって協調行動を説明・理解することを試みます。

参考資料:

長谷川寿一, 長谷川真理子: 進化と人間行動, 東京大学出版会 (2000).

・David G Rand and Martin A Nowak. Human cooperation.

 Trends in cognitive sciences, Vol. 17, No. 8, pp. 413-25, August 2013.

・Genki Ichinose and Takaya Arita. The role of migration and founder effect

 for the evolution of cooperation in a multilevel selection context.

Ecological Modelling,

 Vol. 210, No. 3, pp. 221-230, 2008.


2.「楽天行動ターゲティング広告 」(講師: @)(発表25分 + 議論35分)

【資料】本トークは資料非公開となります。

楽天が持つユーザデータを活用したビジネスの事例として、

行動ターゲティング広告について、ビジネス・システム・アルゴリズムの3点からご紹介します。

参考資料:

DSPレコメンド全般:

DSP/RTBの基本的な仕組み | DSP/RTB入門書特別公開 #1

推薦システムのアルゴリズム

推薦システム

Recommender Systems survey - Knowledge-Based Systems (2013)読んだ(1/2)

個別アルゴリズム

R言語によるアソシエーション分析−組合せ・事象の規則を解明する−

アソシエーション分析

ベイジアンネットとレコメンデーション


3. 「ビックデータとクラウドソーシング」 (講師: @ ) (発表 40分 + 議論50分)

これまでのクラウドソーシングの歴史から、インターネットが普及した現代のクラウドソーシングを事例を交えつつ説明します。特に、オープン・イノベーションを生み出すクラウドソーシングの例を説明し、ビックデータを用いた機械学習で成果を出すまでに重要なタスク設定・改良プロセスのポイントを解説します。

Yahoo!でのクラウドソーシングの紹介や、クラウドソーシングの課題、未来のお話をしたいと思います。

参考文献:

Yahoo!クラウドソーシング

Yahoo!クラウドソーシング(Facebook Page)

■講師立候補・振返り:

「講師立候補」進行:@hamadakoichi (20分)

「振返り」進行:@hamadakoichi (40分)

※資料アップし次第追記します。


推薦文献
集合知イン・アクション

集合知イン・アクション

集合知プログラミング

集合知プログラミング

関連ツイート(Togetter)

「第33回 データマイニング+WEB@東京−大規模データ活用・サービス開発 祭り−」に関するツイートTogetter にまとめました。みなさん、たくさんのツイートありがとうございました。("誰でも編集可能"に設定してあります)


講師募集

データマイニング+WEB勉強会東京 (#TokyoWebmining) を今後も、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思います。講師を募集していますので私の TwitterGoogle Group へのメールへぜひご連絡下さい。

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過去開催内容: