12月14日（火）～17日（金）にハイブリッドで開催された“The 20th IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technolog”（ https://www.wi-iat.com/wi-iat2021/index.html ）にて、博士2年の幡本 昂平さんが発表を行いました。
Kohei Hatamoto, Soichiro Yokoyama, Tomohisa Yamashita, Hidenori Kawamura : Analysis of the Effect of the Number of Bidders and Bidding Process on the End Price in a B2B Online Auction, The 20th IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), Melbourne, Australia, December (2021)
今回、国際会議 The 20th IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT 2021)に参加しました。
本国際会議は、データ分析などの応用研究から理論的な研究に至るまで幅広いトピックを取扱っています。
開催地はオーストラリアのメルボルンでしたが、COVID-19の影響を受け、オフラインとオンライン併用のハイブリッド開催となりました。
ハイブリッドとはいうものの、Banquetを除き発表はすべてオンライン進行であるため、ほぼ完全にオンライン開催でした。現地での研究議論ができず、非常に残念です。
本学会では、多くの招待講演が企画されていました。そのうち、Frank van Harmelen 教授が語られていた、人工知能における研究の中心的興味は機械学習等の統計的手法と知識表現や論理などの記号的手法の2つの間で揺れ動いている（AI pendulum）という表現が印象に残りました。
講演では、どちらかに偏るのではなく、組み合わせるべきだと主張されており、様々な組合せ方がデザインパターンとして分類できることが示されました。
実応用では人間が理解できる表現が求められることが多いので、研究における一つの指針として、統計的手法と記号的手法の組合せは意識すべきであると感じました。
各研究発表については、最終日に示された学会のstatsによると、データサイエンスと機械学習に関するトピックが最も多く、次いでマルチエージェントシステム、情報検索が多かったようです。
興味を持った研究発表として、“A Framework of Duplicate Detection from Online Job Postings”: Yanchang Zhao, Haohui Chen, and Claire Masonを紹介します。
本研究では，Web上に存在する重複した求人情報の検知をおこなっており、求人情報の文字列をトークン化する方法とJaccard係数やコサイン距離などの類似度指標について、多くの組合せで検証を行っていました。
Web上の情報が多すぎることでサービス利用に困難をきたすという状況は私が研究しているB2Bオークションを含め様々な場面で見られるため、考え方が参考になりました。（博士2年 幡本 昂平）
研究内容にご興味がありましたら、下記フォームからお気軽にお問い合わせください。
お問い合わせ：http://harmo-lab.jp/contact