Yahoo! JAPAN研究所

ヤフーでの研究開発 (R&D at Yahoo! JAPAN)

ここでは、Yahoo! JAPAN研究所を中心とするヤフーの研究開発成果の、アカデミアにおける発信内容をご紹介しています。

最新情報 (Recent News)

トピックス (Topic)2014年11月11日インターンの成果をトップカンファレンスにて発表しました

2013年度インターンの西賢太郎さん(東京大学・下坂研究室)の成果を発展させ、Urb-IOT, SIGSPATIALにて発表しました。位置履歴データを土地利用パターン抽出や歩行者人数推定に活用したものです。

論文 (Paper)Hourly Pedestrian Population Trends Estimation using Location Data from Smartphones Dealing with Temporal and Spatial SparsityKentaro Nishi (The University of Tokyo), Kota Tsubouchi, Masamichi Shimosaka (The University of Tokyo)

22nd ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems, 2014/11

論文 (Paper)Extracting Land-Use Patterns using Location Data from SmartphonesKentaro Nishi (The University of Tokyo), Kota Tsubouchi, Masamichi Shimosaka (The University of Tokyo)

Urb-IoT 2014 - The First International Conference on IoT in Urban Space, 2014/10

トピックス (Topic)2014年10月23日2014年度山下記念研究賞を受賞しました

Yahoo! JAPAN研究所の坂本竜基上席研究員が、情報処理学会より2014年度(平成26年度)山下記念研究賞を受賞しました。

論文 (Paper)PatchMove: Patch-based Fast Image Interpolation with Greedy Bidirectional CorrespondenceShunsuke Saito (Waseda University), Ryuuki Sakamoto, Shigeo Morishima (Waseda University)

Pacific Graphics 2014, 2014/10

トピックス (Topic)2014年10月3日2014金融情報学セミナーにて講演しました

研究所 坪内です。9月22日(月)に開催された2014金融情報学セミナーにて「株価掲示板データを用いたファイナンス用ポジネガ辞書の生成」というタイトルの発表をしてきました。発表内容は論文をご参照ください。

トピックス (Topic)2014年10月3日第5回テキストマイニング・シンポジウムを開催しました

研究所の小林です。9月11日~12日に第5回テキストマイニング・シンポジウム(外部サイト)をヤフー社内のセミナールームで開催しました。 本シンポジウムは、その名の通り文書データからの知識抽出技術について議論するもので、ヤフーからも2件の発表を行いました。

論文 (Paper)ヤフージャパンのリアルタイム検索における感情分析野畑周 (Yahoo! Inc), 内藤弘朗 (Yahoo! Inc), 清水徹

第5回 テキストマイニング・シンポジウム, 2014/9

論文 (Paper)Yahoo!知恵袋を用いたライフイベントに関するユーザ属性抽出立石健二, 宮崎林太郎, 長田誠也, 増山毅司

第5回 テキストマイニング・シンポジウム, 2014/9

トピックス (Topic)2014年9月8日月刊誌「画像ラボ」に画像特徴による商品検索に関する記事を執筆しました

研究所の岩崎です。市販雑誌「画像ラボ」8月号に画像特徴量を用いた商品画像検索に関する記事を執筆致しました。高次元データの近傍検索を実現するインデックスがグラフ構造型となっている点が大きな特徴です。過去の2件の論文を集約した記事になっていますので研究の概要を把握し易いかと思います。ご興味のある方はご覧ください。なお、本記事で紹介している技術は社内で様々活用されていますが、商品画像検索の実験サイト FashionNavi でも使われていますので、お気軽に試して頂けます。