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contents

本文

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有明海・八代海総合調査評価委員会 委員会報告書 別添資料


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第33回 ESRI-経済政策フォーラム

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世界経済の見通しと政策課題

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PBO 2000~ PBO Funded Ratio - 12/31/93 to Present 140% 130% 120% 110% 100% 90% 82.6% as of 7/31/ % 70% 81.6% as of YE % 1993

欧州に見るマイナス金利が銀行に及ぼす影響

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FIT2014( 第 13 回情報科学技術フォーラム ) RD-002 Web SNS Yuanyuan Wang Gouki Yasui Yuji Hosokawa Yukiko Kawai Toyokazu Akiyama Kazutoshi Sumiya 1. Twitter 1 Facebo

Regular Midgrade Premium Total Conventional % 56.6% 58.1% 64.6% Oxygenated % 5.3% 1.7% 3.2% Reformulated

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業務用コピー機 ( 複合機 ) (1) 普通サイズ複合機 メーカー 機種名 メーカー希望小売価格 ( 税込み )( 円 ) 複写速度 A4 ( 枚 / 分 ) imagerunner ADVANCE ,100, A3 A 標準 ,2

2007/8 Vol. J90 D No. 8 Stauffer [7] 2 2 I 1 I 2 2 (I 1(x),I 2(x)) 2 [13] I 2 = CI 1 (C >0) (I 1,I 2) (I 1,I 2) Field Monitoring Server

IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CG-149 No.13 Vol.2012-CVIM-184 No /12/4 3 1,a) ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransa

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2. Twitter Twitter 2.1 Twitter Twitter( ) Twitter Twitter ( 1 ) RT ReTweet RT ReTweet RT ( 2 ) URL Twitter Twitter 140 URL URL URL 140 URL URL

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149 (Newell [5]) Newell [5], [1], [1], [11] Li,Ryu, and Song [2], [11] Li,Ryu, and Song [2], [1] 1) 2) ( ) ( ) 3) T : 2 a : 3 a 1 :

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IPSJ SIG Technical Report Vol.2010-SLDM-144 No.50 Vol.2010-EMB-16 No.50 Vol.2010-MBL-53 No.50 Vol.2010-UBI-25 No /3/27 Twitter IME Twitte

DEIM Forum 2019 H2-2 SuperSQL SuperSQL SQL SuperSQL Web SuperSQL DBMS Pi

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スライド 1

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有明海・八代海総合調査評価委員会-中間取りまとめ-

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業務用コピー機 ( 複合機 ) (1) 普通サイズ複合機 メーカー NEC アクセステクニカ キヤノン 機種名 メーカー希望小売価格 ( 税込み )( 円 ) 複写速度 A4 ( 枚 / 分 ) 最大原稿サイズ 最大複写サイズ エネルギー消費効率 (Wh) TEC 消費電力量 (kwh) OM スリ

2 (March 13, 2010) N Λ a = i,j=1 x i ( d (a) i,j x j ), Λ h = N i,j=1 x i ( d (h) i,j x j ) B a B h B a = N i,j=1 ν i d (a) i,j, B h = x j N i,j=1 ν i

健康文化44

DEIM Forum 2019 H Web 1 Tripadvisor

Erich Lessing: The Pulse of Time Capturing Social Change in Post-war Europe B 14 Pocket Page Weekly 05 February 2016 No. 525

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516, , ,453,740 1,343, (292,004) (407,155) (39.4) 519, , ,374,771 1,398, (343,172) (335,593) (-2.2) 557,640

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表紙入稿

Transcription:

DEIM Forum 2019 D3-5 Web 565 0871 1 5 Yahoo! JAPAN 102 8282 1 3 E-mail: {nakamura.tatsuya,hara}@ist.osaka-u.ac.jp, sufujita@yahoo-corp.jp Q&A Web Web Q&A Web Web 1 Web Web Web [2], [3], [10] Web Web [8], [13] [5] Web X Y Web Q&A Web Web 1

2 3 Wikipedia 1 Wikipedia Wikipedia Wikipedia 2 Web [3] Web Web Web Topic Detection and Tracking (TDT) Wang [9] Hong [5] [13] Web Wikipedia Web 1 https://www.wikipedia.org/ Web Web Bandari [2] Twitter 2 Twitter Yoshida [12] Web Wikipedia Wikipedia Web 3 3. 1 Web Web Twitter 140 3 Twitter Streaming API 4 Yahoo! 5 Q&A Web Yahoo! Yahoo! 6 Web 2 https://twitter.com/ 3 2017 11 7 1 280 4 https://developer.twitter.com/en/docs/tweets/sample-realtime/ overview 5 https://chiebukuro.yahoo.co.jp/ 6 https://search.yahoo.co.jp/

Yahoo! 200,000 6 Twitter Yahoo! Yahoo! Web 2016 10 1 2017 9 31 3. 2 Web Web Wikipedia Web 3. 2. 1 Yahoo! Yahoo! ( ID,, ) #texts/day 150,000 100,000 50,000 1 0 1 Oct-16 Nov-16 Dec-16 Jan-17 Feb-17 Mar-17 Apr-17 May-17 Jun-17 Jul-17 Aug-17 Sep-17 Web Web Twitter Yahoo! Yahoo! 25,700 9,047 98,497 10,832 5,145 42,267 30 1 Twitter Yahoo! e t n(e, t) R µ(e, R) σ(e, R) zscore Yahoo! MeCab 7 zscore(e, t, R) = n(e, t) µ(e, R) σ(e, R) (1) 3. 2. 2 Web TAGME [4] TAGME Wikipedia 2018 8 1 Wikipedia TAGME TAGME [4] TAGME iphone iphone Wikipedia [[ ( )]] [[IPhone XS]] 1 Web Twitter 8 Web Twitter 7 3. 2. 3 Web Web 7 MeCab ipadic 2.7.0 8 (1) 2016 12 24 25 (2) 2017 1 18 2 7 (3) 2017 6 10 7 11 zscore(e, t, R) θ e t R 7 zscore(e, t) θ = 5 1 Web Yahoo! Twitter Yahoo! Twitter 2 3. 2. 4 3. 2. 2 Web Yao [11]

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70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 調査対象のトレンド エンティティに占める割合 45% 40% 35% 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% (a) 50% (b) 30% (c) 20% 3 4 Twitter Yahoo! Yahoo! 0.5 1.69 (0.95) 1.63 (0.89) 1.88 (1.07) 0.3 2.25 (1.38) 2.06 (1.25) 2.33 (1.62) 0.2 2.59 (1.64) 2.35 (1.53) 2.63 (1.93) {0.5, 0.3, 0.2}. 4 Web 4 Web 4 t 50% Twiiter Yahoo! 30,20% Twitter Yahoo! 1% 4. 1. 3 Twitter Yahoo! Yahoo! 4. 2. 2 Twitter Yahoo! Twitter Yahoo! 5 Twitter Twitter E all 0.55 (0.21) 0.63 (0.16) 0.65 (0.18) E t,c 0.53 (0.27) 0.59 (0.20) 0.55 (0.24) E t,s 0.47 (0.28) 0.64 (0.18) 0.53 (0.29) E c,s 0.51 (0.24) 0.55 (0.24) 0.66 (0.19) E t 0.34 (0.33) 0.44 (0.31) 0.35 (0.35) E c 0.32 (0.34) 0.29 (0.35) 0.42 (0.34) E s 0.19 (0.33) 0.29 (0.34) 0.27 (0.35) 2 5 5 5 t Twitter Yahoo! E all E t,c E t,c E c,s Twitter Yahoo! E all E t,s E c E s Yahoo! Yahoo! E all E c,s E t,c E c,s 1% Twitter Yahoo! E t Yahoo! Yahoo! E c 4. 1. 2 Twitter

調査対象のトレンド エンティティに占める割合 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 調査対象のトレンド エンティティに占める割合 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 (a) 0.5 (b) 0.3 (c) 0.2 4 コサイン類似度 コサイン類似度 コサイン類似度 E all E t,c E t,s E c,s E t E c E s E all E t,c E t,s E c,s E t E c E s E all E t,c E t,s E c,s E t E c E s (a) Twitter Yahoo! (b) Twitter Yahoo! (c) Yahoo! Yahoo! 5 Yahoo! E t E c Yahoo! 4. 2. 3 Wikipedia Web Wikipedia Wikipedia 50 Wikipedia Wikipedia [6] 6 Wikipedia 6 Wikipedia 6 6 Wikipedia Twitter Yahoo! Yahoo! E all 0.70 (0.18) 0.73 (0.19) 0.66 (0.17) E t,c 0.75 (0.21) 0.77 (0.21) E t,s 0.55 (0.21) 0.56 (0.22) E c,s 0.66 (0.22) 0.61 (0.21) E t 0.50 (0.24) E c 0.59 (0.24) E s 0.45 (0.24) t 1% Yahoo! E all E t,c E c,s E c Wikipedia Yahoo! Wikipedia E all Wikipedia Wikipedia Wikipedia Wikipedia

分布間類似度 分布間類似度 分布間類似度 E all E t,c E t,s (a) Twitter E t E all E t,c E c,s (b) Yahoo! E c E all E t,s E c,s E s (c) Yahoo! 6 Wikipedia Wikipedia Wikipedia Wikipedia 5 Twitter Yahoo! Yahoo! Web Social Media: Forecasting Popularity, ICWSM (2012). [3] Chen, Y., Amiri, H., Li, Z. and Chua, T.-S.: Emerging Topic Detection for Organizations from Microblogs, SIGIR, pp. 43 52 (2013). [4] Ferragina, P. and Scaiella, U.: TAGME: On-the-fly Annotation of Short Text Fragments (by Wikipedia Entities), CIKM, pp. 1625 1628 (2010). [5] Hong, L., Dom, B., Gurumurthy, S. and Tsioutsiouliklis, K.: A Time- Dependent Topic Model for Multiple Text Streams, KDD, pp. 832 840 (2011). [6] Milne, D. and Witten, I. H.: An Effective, Low-cost Measure of Semantic Relatedness Obtained from Wikipedia Links, WikiAI, pp. 25 30 (2008). [7] Schönemann, P. H.: A Generalized Solution of the Orthogonal Procrustes Problem, Psychometrika, Vol. 31, No. 1, pp. 1 10 (1966). [8] Teevan, J., Ramage, D. and Morris, M. R.: #TwitterSearch: A Comparison of Microblog Search and Web Search, WSDM, pp. 35 44 (2011). [9] Wang, X., Zhai, C., Hu, X. and Sproat, R.: Mining Correlated Bursty Topic Patterns from Coordinated Text Streams, KDD, pp. 784 793 (2007). [10] Xie, W., Zhu, F., Jiang, J., Lim, E.-P. and Wang, K.: TopicSketch: Real-Time Bursty Topic Detection from Twitter, TKDE, Vol. 28, No. 8, pp. 2216 2229 (2016). [11] Yao, Z., Sun, Y., Ding, W., Rao, N. and Xiong, H.: Dynamic Word Embeddings for Evolving Semantic Discovery, WSDM, pp. 673 681 (2018). [12] Yoshida, M., Arase, Y., Tsunoda, T. and Yamamoto, M.: Wikipedia Page View Reflects Web Search Trend, WebSci, pp. 65:1 65:2 (2015). [13] (TOD) Vol. 9, No. 1, pp. 20 30 (2016). A(26240013) [1] Artetxe, M., Labaka, G. and Agirre, E.: Learning Principled Bilingual Mappings of Word Embeddings while Preserving Monolingual Invariance, EMNLP, pp. 2289 2294 (2016). [2] Bandari, R., Asur, S. and Huberman, B. A.: The Pulse of News in