TokyoWebmining カテゴリ別発表資料

TokyoWebminingの発表内容のスライドをカテゴリ別に載せています。

【目次】（押すとページ内遷移します。）

●広告・アドテクノロジー

●マーケティング・実ビジネス

●医療

●Hadoop

●アルゴリズム

●統計・R

●Webテクノロジー

●レコメンデーション

●可視化

●自然言語処理

●画像処理

●その他

広告・アドテクノロジー

• Simple GAによる広告出稿最適化(@takenotabiさん)

• 30分でわかる広告配信エンジンの作り方(BTからコンテキスト広告まで)(@yamazさん)

• 安全にスケールするログ解析システム構築の勘所(@yamazさん)

• お金をかけず広告配信のログ分析システムを作った話(@karubiさん)

• エンジニアのためのアドテクノロジー再入門：アドテクの基礎からRealTimeBiddingまで(@jazzyslideさん)

• Optimizing for conversion in display advertising campaigns(@tsubosakaさん)

• リアルタイム広告システム最前線(@yamazさん)

• 広告クリエイティブの最適化の実際(@kan_yukikoさん)

• LT: インターネット広告代理店の現場におけるデータ分析探訪 (@hokagawaさん)

• LT: ビジネスレベルでの自然言語処理～葛藤と現実～ (@dicethekamikazeさん)

• マルコフ連鎖モデルによるアトリビューション分析（インターネット広告への応用） (@hokagawaさん)

• 広告領域における機械学習活用: CVR予測最前線 (@tsubosakaさん)

• アドテクのラストリゾート～テレビ視聴をビッグデータにできるか？ (@shkaliさん,@yoshikick_0518さん)

• パーソナル広告配信徹底入門 (@yskn67さん)

• 広告機械学習最前線 (@Masa_S3 )

• 広告配信における不正クリックとの戦い (@hagino3000 )

マーケティング・実ビジネス

• 市場細分化とクラスター分析 (@bob3bob3 さん)

• 健診データへのクラスタリング適用例(@dichikaさん)

• ソーシャルグラフとEdgeRank(@yanaokiさん)

• 参院選の事例で見るTwitter分析の現状と課題(@hirosuke_asanoさん)

• ソーシャルアプリのデータマイニング(@satullyさん)

• 統計やらマイニングやらを実業で使う３つのコツ(@mmlab_jpさん)

• 初めてでも分かるヘッジファンド入門(@yokkunsさん)

• 明日から始めるログ解析 – Hadoop とMongoDBを活用したソーシャルアプリ解析-(@doryokujinさん)

• アクセスデータ収集と解析(@tomiyoichiさん)

• コピュラと金融工学の新展(@teramonagiさん)

• 賃料相場のデータマイニング(@rinzo_rinrinさん)

• Web-Minerな輩に送る マーケティング講座 な感じ(@mmlab_jpさん)

• 経営に活かす！データマイニング ～流通商社の経営課題～(@Shumeiさん)

• テキストマイニングのマーケティングリサーチへの活用(@saynoway66さん)

• エンジニア向けマーケティングリサーチ入門(@tetsuroitoさん)

• データ分析と企業意思決定 ～ノギスで測り、チョークで印をつけて、斧で切る～(@garmyさん)

• アクセス解析システムの裏側(@shun0102さん)

• DAUを評価指標から捨てたソーシャルゲーム会社の話(@tokorotenさん)

• ソーシャルゲームのKPI分析とサービス洗練 徹底入門(@masya13dさん)

• 計量時系列分析の立場からビジネスの現場のデータを見てみよう(@TJO_datasciさん)

• Data Management Platform 構築における Redshift 徹底活用(@iktakahiroさん)

• ビッグデータを用いた医療機器ビジネスの課題解決(@marieuno1さん)

• マーケティングサイエンス徹底入門と実践 (@sanoche16さん)

• 米国でのビッグデータビジネス市場の動向 (@takabailandoさん)

• モバイルアプリのデータマーケティング超入門 (@haegwankimさん)

• 大規模ログ分析におけるAmazon Web Servicesの活用(@stakemuraさん)

• マスマーケティングにおける広告・販促施策の効果検証について (@saynoway66さん)

• 捗るリコメンドシステムの裏事情（ハッカドール）(@mosa_siruさん)

• マーケティングサイエンス徹底入門と実践 Part2 : 購買行動徹底分析 (@sanoche16さん)

• リクルートにおける Capture Everything Project での分析基盤構築と活用 (@_stakayaさん)

• 分析のビジネス展開を考える―状態空間モデルを例に (@horihorioさん)

• 傾向スコアを使ったキャンペーン効果検証 (@obnymさん)

• Agent Based Modelを使ったマーケティング予算配分最適化の米国事例 (@takabailandoさん)

• コンテンツマーケティングにおける データ分析の全体像 (@greengreenmidorさん)

• ベイジアンモデリングによるマーケティングサイエンス (@sanoche16さん)

• 投資会社から見た人工知能(AI)の事業化トレンド (@mickbeanさん)

• 物体認識 IoT サービスを支える技術 〜クラウドアーキテクチャから組込み深層学習まで〜 (@kndt84さん)

医療

• 子どもたちの未来を支える機械学習 (@siero5335 さん)

• 化学物質汚染のデータ解析・リスク評価についての私見 (@siero5335 さん)

• 国立病院機構における診療情報分析について (@imoan1983さん)

Hadoop

• Hadoop！－入門とクラウドでの活用－(@yanaokiさん)

• Mahoutの協調フィルタで遊ぼ(@karubiさん)

• Mahout クラスタリング入門(@hamadakoichiさん)

• はじめてでもわかるベイズ分類器 －基礎からMahout実装まで－(@yanaokiさん)

• ソーシャルアプリでの Amazon Elastic MapReduce 活用事例(@buhiiさん)

• Apache Mahout 0.4 Random Forest – スケーラブルな集団学習 分類・予測(@hamadakoichiさん)

• Apache Mahout0.4 Frequent Pattern Mining – スケーラブルなパターン抽出(@karubiさん)

• ソーシャルアプリのログ解析?～MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆解析事例紹介～(@doryokujinさん)

• Mahout Canopy Clustering(@hamadakoichiさん)

• モバゲーの大規模データマイニング基盤におけるHadoop活用(@hamadakoichiさん)

• Hadoop/Mahout/HBaseでテキスト分類器を作ったよ(@yanaokiさん)

• Hadoopによる大規模ログ解析(@s_iidaさん)

• HapyrusでHadoopによる機械学習を簡単に(@fujibeeさん)

• Mahout JP(@hamadakoichiさん)

• Fuzzy kmeans on Mahout(@lawmnさん)

• MapReduce～入門編：仕組みの理解とアルゴリズムデザイン～(@doryokujinさん)

• Mahout Dimensional Reduction(@karubiさん)

• Map Reduce ~Continuous Map Reduce Design~(@doryokujinさん)

• Mahout Recommendation(@hamadakoichiさん)

• RHIPE 徹底入門(@jinbayさん)

• カジュアルにHadoop(@teruuさん)

• Impala 徹底入門 -データサイエンティストのための高速 大規模分散基盤-(@shiumachiさん)

アルゴリズム

• 機械学習入門 - SVMによる画像分類 (@yokkuns さん)

• 数式を一切使用しないSupport Vector Machine入門(@super_rtiさん)

• はじめてでもわかる Linear Filtering Method の理論と実践 －新たな記述形式による高速集計－LFM.ppt,NewLFM.ppt(@zanjibarさん)

• はじめてでもわかる Random Forest入門 －集団学習による分類・予測 －(@hamadakoichiさん)

• バスケット分析入門 －相関分析マイニング－技術編(@karubiさん)

• ニューラルネットで画像分類(@rinzo_rinrinさん)

• GAを用いた最適化の応用例：シミュレータ上のロボットの運動学習と体構造の進化(@nakamuu_mさん)

• 機械学習＝機械の代わりに人間が学習入門 －エンジニアが機械学習を学ぶには(@shuyoさん)

• 初めてでもわかる Complementary Naive Bayes 分類器(@yanaokiさん)

• データマイニング+WEB～データマイニング・機械学習活用による継続進化～(@hamadakoichiさん)

• Infer.NETでグラフィカルモデルを計算する(@wk77さん)

• Infer.NETを使った確率モデリングの実例(@tsubosakaさん)

• バンディットアルゴリズム入門と実践(@GreenGreenMidorさん)

• Contextual Bandit 入門 (@tsubosakaさん)

• LT: 確率過程と戯れる (@Masa_S3さん)

• 経路積分から眺める確率過程 (@Masa_S3さん)

• 最適化超入門(@tkm2261さん)

• 深層学習ライブラリの現在(@yutakashinoさん)

• 深層学習の進展・体験提供活用事例」 ( @hamadakoichi さん)

• 深層学習フレームワーク概論と活用方法 & スライド2つ目 (@delta2323 さん )

統計・R

• はじめてでもわかる 統計解析・データマイニング R 言語入門 (@hamadakoichi さん)

• はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析 - 似ているものをグループ化する-(@hamadakoichiさん)

• R言語による クラスター分析 -活用編-(@hamadakoichiさん)

• 市場細分化とクラスター分析(@bob3bob3さん)

• RでTwitterのソーシャルグラフっぽいものを描いてみる(@bob3bob3さん)

• Rにおける大規模データ解析(@sfchaosさん)

• Rで並列処理：foreachパッケージ解剖学(@tyatsutaさん)

• 統計カリキュラム 第１回－一般化線形モデル－(@isseing333さん)

• 2chのイカ娘スレッドを時系列分析してみた(@gepuroさん)

• 統計学部第二回－教師付き機械学習について－(@isseing333さん)

• 統計分析・機械学習に関わる線形代数の整理(@KennyISHIMURAさん)

Web テクノロジー

• Webと物理的な世界をつなぐ－WebとGainerの連携－(@oga_shinさん)

• はじめてでもわかるYahoo! Web API入門(@yokkunsさん)

• ネットワークの特徴量でTwitterの友達リストを分析する(@karubiさん)

• 地図・位置情報のデータマイニング(@oshiro40さん)

• セマンテックウェブとRDFDB(@hirosuke_asanoさん)

• Webクローリング＆スクレイピングの最前線～ほこ×たてで語られなかった５万枚画像の真実～(@luminさん)

• クラウドネイティブなアーキテクチャでサクサク解析(@imai_factoryさん)

• Microsoft が推し進めるビッグデータの民主化 - Microsoft R Server/Power BI/Data Lake Analytics/Machine Learning -(@kosasaki0さん)

• SmartNews の Webmining を支えるプラットフォーム(@nishiokameganeさん)

• 1000人規模で使う分析基盤構築 - Redshiftを活用したEUC -(@miyazimaさん)

• AWSでのビッグデータ分析(@riywoさん)

• "移動"にまつわるBIG DATAの応用事例と解析手法 ~ Bayesian Modeling を添えて (@juju7tsさん)

• 位置情報にまつわるデータ補間技術(@xianshiyumingさん)

レコメンデーション

• Recommendation Systems Handbook 2nd - 全 28 章 1000 page を 30 分で紹介 (@masatoh73さん)

• 行動ベースレコメンデーションの最前線(@hamukazuさん)

• Apache Spark による推薦システム案件例(@soonraahさん)

• ソーシャルゲームにレコメンドエンジンを導入した話(@tokorotenさん)

• レコメンデーション活用編 －実開発者が語る：画像、広告、そして未来へ－(@karubiさん)

• グラフ理論とレコメンデーション(@yanashiさん)

• ソーシャルグラフを活用したレコメンデーション - レコメンデーション最前線 -(@komiya_atsushiさん)

• ベイジアンネットとレコメンデーション(@hamadakoichiさん)

• TwitterでのUser Recommendation(@americiumianさん)

• Jubatus Online Recommendation(@unnonounoさん)

• 協調フィルタリングにおける希薄問題の解決法 – Random walk (with restarts)(@komiya_atsushiさん)

可視化

• データマイニングとビジュアライゼーション(@hongo3_5さん)

• データのビジュアライズについて『実践編』 (@takamatsu_tomoさん)

• LT: ビジネスにおけるデータビジュアリゼーション (@kokoichiroさん)

• バイラルメディアの可視化 拡大版 from (@saicologicさん)

• 『繋がり』を見る： Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門(@c_zさん)

自然言語処理

• Wikipediaによるテキストマイニング入門(@nokunoさん)

  • フリーソフトウェア「KH Coder」を使った計量テキスト分析―手軽なマウス操作による分析からプラグイン作成まで (@khcoderさん)

• 深層学習時代の自然言語処理 from (@unnonounoさん)

• word2vecとは一体なんだったのか？ from (@piroyoungさん)

• テキストからのSNSユーザ位置推定手法と活用事例紹介 from (@rieee0さん)

• トピックモデルことはじめ from (@yamano357さん)

• トピックモデリングによる評判分析 from (@I_eric_Yさん)

• ３分間でできるテキストマイニング(@AntiBayesianさん)

• テキストマイニングで発掘！？売上とユーザーレビューの相関分析(@stakemuraさん)

• Mecab以外の形態素解析 – 新たなわかち書き機能を実装してみた(@super_rtiさん)

• 機械学習を使った英語習熟度の推定(@langstatさん)

画像処理

• 人工知能xファッション最前線(@kazukibsさん)

• Fashion Techのあんちょこ － 機械学習編 －(@tn1031さん)

• 階層ディリクレ過程とマルコフ確率場を利用した教師なし画像領域分割(@tn1031さん)

• ディープラーニング徹底活用 －画像認識編－(@atelierhideさん)

• Computer Vision と機械学習 の徹底入門(@masazdreamさん)

その他

• 自炊漫画の濃度研究(@ajiyoshiさん)

• 画像認識の初歩、SIFT, SURF特徴量(@lawmnさん)

• LT: Webスクレイピングのセーフ or Not (@nezuqさん)

• ペアトレードを実装してみた(@yokkunsさん)

• "GraphDB徹底入門"～構造や仕組み理解から使いどころ・種々のGraphDBの比較まで幅広く～(@doryokujinさん)

• Newman アルゴリズムによるソーシャルグラフのクラスタリング(@komiya_atsushiさん)

• Rmpiとsnowで並列処理(@mokjpnさん)

• 研究者の研究履歴による学術動向の把握とその予測(@nagayoshi3さん)

• 時系列分析による異常検知 入門(@yokkunsさん)

• Large-Scale Graph Processing(@doryokujinさん)

• 複雑ネットワークとデータマイニング 徹底入門(@milionsmileさん)

• Kafka によるリアルタイム分散処理(@yanaokiさん)

• データマイニング現場 24時(@kan_yukikoさん)

• 時系列解析の使い方(@horihorioさん)

• 分散ファイルシステムと分散アプリケーションの研究最新トピックス(@nukamuさん)

• 分散グラフシステムとその周辺(@smlyさん)

• 2chテキストマイニングとまとめサイトの自動生成(@tkm2261さん)

• データフュージョン徹底入門(@yokkunsさん)

• Twitterインフルエンサー影響力測定サービスの現状と課題(@hirosuke_asanoさん)

• Large-Scale Machine Learning at Twitter(@showyouさん)

• Multi Agent Simulation 徹底入門(Naoki Shinboさん)

• Suicide ideation of individuals in online social networks(@millionsmileさん)

• Importance of individual events in temporal networks(@t_takaguchiさん)

• 大学生のTwitter利用に関する定量分析(@who_you_meさん)

• SIerもビッグデータ解析ビジネスへ踏み出そう(@emmie_ppさん)

• Androidアプリ内蔵広告 徹底解析(@luminさん)

• ネットで個人はどこまで追われているか(@tomiyoichiさん)

• 主要なFacebookページの投稿記事データとFB利用者のパネルリサーチからみえてきた エンゲージメント率を高めるTips(@nakamuu_mさん)

• 流行りの技術を習得しない大量データ運用(@criticabugさん)

• オープンデータ徹底入門(@nezuqさん)

• セクシー女優で学ぶ画像分類入門(@tkm2261さん)

• オープンデータ・パーソナルデータビジネス最前線(@ito_naoさん)

• 大規模ゲノムデータ解析と品質管理(@Kazuo_Ishii_PhDさん)

• Linked Open Dataとオントロジーのサービス活用(@owldlさん)

• WEB閲覧時における無意識的な行動のデータマイニング by ZenClerk(@HAJIMEXIさん)

• Web広告の予算配分最適化(@Masa_S3さん)

• Open Compute Project から今後のインフラをみる (@5roumilesさん)

• 新人データサイエンティストの成長途中日記(@KennyISHIMURAさん)

• 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 (@mtknnktmさん)

• ビックデータとクラウドソーシング (@nobuyukishimizuさん)

• ネット選挙分析振り返り (@wakafujiさん@saicologicさん)

• A survey of "2013 Data Science Salary Survey" ~2013年度版 データ扱う人のカネ調査~ (@showyouさん)

• Linked Open Dataと日本語Wikipediaオントロジー (@s_tamagawaさん)

• データサイエンティストのリクルーティング (@rinzo_rinrinさん)

• LT: データから導きだすABテストの手法 (@haegwankimさん)

• LT: ユーザー分析における特徴量(変数)の作り方について (@obnymさん)

• LT: B2Bデータ運用の悩み～葛藤と現実～ (@iakiyamaさん)

• LT: お金の儲かる機械学習 (@tetsuyasさん)

• On Kaggle Re-ranking contest (@fulmicotonさん)

• オークション理論と実証入門 (@kazukibsさん)

  • 生命情報のデータマイニング (@zgmfx20aさん)

  • 状態空間モデルによるモデリング徹底入門 (@KennyISHIMURAさん)

  • 意味表現の素性への構造主義的アプローチ入門 (@su_9quさん)

  • 分析用汎用データマートの作成と、データイエンティストの憂鬱 (@shoe116さん)

  • SNPのオープンデータを覗き見る (@pinmarch_t さん)

  • 日本のオープンデータの現状と未来 -時系列データを例として- (@yutakashinoさん)

  • LHCにおける素粒子ビッグデータの解析とROOTライブラリ (@madyagiさん)