| 題名 | 引用履歴を用いたSORNによるコンテンツ流行過程の学習 |
| 著者 | *清政 貴文 (島根大学 総合理工学部 数理・情報システム学科), 六井 淳 (島根大学院 総合理工学研究科) |
| Page | p. 156 |
| Keyword | Web解析, 自己組織化, 機械学習 |
| Abstract | インターネット上で公開されている様々なWebコンテンツがどのような興味をもつユーザー集団を経て流行するのか，流行過程を機械学習により可視化するシステムを提案する。 コンテンツが引用された履歴を利用することで，コンテンツが及ぼす影響の時間的変化をSORN(Self-Organizing-Relation-Network)に獲得させる。 |
| 題名 | 距離に応じた重要度の付与によるノイズ耐性を考慮したブースティング手法 |
| 著者 | *藤田 慎二郎 (広島大学 大学院工学研究科 情報工学専攻), 亀井 清華, 藤田 聡 (広島大学 大学院工学研究院 情報部門) |
| Page | p. 157 |
| Keyword | AdaBoost, 機械学習, ノイズ耐性 |
| Abstract | 機械学習における教師あり学習の 1 つに，ブースティングがある．ブースティングはあまり精度の良くない分類器(弱分類器)を複数束ねることで，精度の良い分類器(強分類器)を作成する手法である．また複数の弱分類器は逐次的に作成され，各弱分類器は自分の直前の分類器が誤判定したデータを重点的に学習する．ブースティングの代表的な手法に AdaBoostがある．AdaBoost は，実装が容易でありながら，分類精度が高いという利点を持つ．しかしAdaBoost の問題点として，訓練データ中にノイズが混在している場合，分類精度が低下するということがある．そこで本研究では，AdaBoostに対してノイズ耐性を考慮した手法を提案することを目的とする． |
| 題名 | ニュースストリームのバーストを考慮した重み付け |
| 著者 | *小島 寛樹 (広島大学大学院工学研究科), 亀井 清華, 藤田 聡 (広島大学大学院工学研究院情報部門) |
| Page | p. 158 |
| Keyword | クラスタリング, バースト, ニュースストリーム |
| 題名 | 株式デイトレーディングルールの最適化における初期個体および突然変異の検討 |
| 著者 | *竹花 慶紀, 大本 真護, 井上 涼太, 大木 誠 (鳥取大学) |
| Page | p. 159 |
| Keyword | 戦略木, 遺伝的プログラミング, テクニカル指標, 粒子群最適化, 突然変異 |
| Abstract | 近年 ,多数の投資家により株式取引が頻繁に行われている.株式取引には,一般にテクニカル指標が用いられており,売買判断を行う材料となっている.そこで,本研究は,デイトレーディングにおける株式取引ルを作成すためにテクニカル指標を用いた戦略木の最適化を行う.戦略木の最適化には遺伝的プログラミング(Genetic Programming : GP)により行う.また,本研究に用いる一部の テクニカル指標の判断基準をパラメータとして扱い,粒子群最適化（ Particle Swarm Optimization：PSO）を行う.また,本研究では新たな取り組みとして , 初期個体の深さおよび 突然変異の考慮を行った.これにより少しでも利益を上昇させることを目的する. |
| 題名 | 株式デイトレーディングルールの最適化における損切りオペレーションの効果 |
| 著者 | *大本 真護 (鳥取大学大学院工学研究科), 竹花 慶紀 (鳥取大学工学部), 大木 誠 (鳥取大学大学院工学研究科) |
| Page | p. 160 |
| Keyword | GP, PSO, 株式取引 |
| Abstract | 近年,多数の投資家により株式取引が頻繁に行われている.株式取引には,一般にテクニカル指標が用いられており,売買判断を行う材料となっている.そこで,本研究は,デイトレーディングにおける株式取引ルールを作成するためにテクニカル指標を用いた戦略木の最適化を行う.戦略木の最適化には遺伝的プログラミング(Genetic Programming:GP)により行う.また,本研究に用いる一部のテクニカル指標の判断基準をパラメータとして扱い,粒子群最適化（Particle Swarm Optimization：PSO）を行う.また,本研究では新たな取り組みとして,損切りを行う.これにより少しでも利益を上昇させることを目的とする. |