ユース学生会員 SNS分析の数理的しくみ

  • 徳田 雄洋(東京工業大学名誉教授)
講師詳細

 21世紀になり人類にとって新しい数理的しくみが世の中のさまざまな分野で活躍しています。 ツイッターやフェイスブックなどのSNS(ソーシャルネットワーキングサービス)は、ビッグデータの巨大な貯蔵庫です。利用者の基本情報、利用者同士のつながり、利用者の購買行動・関心・感性、製品・サービスの評価・評判、言葉のトレンド、利用者の位置分布・移動履歴など多様な情報を蓄積しています。これらの大規模情報はどのような数理的しくみを利用して分析されているのでしょうか? SNS分析のしくみを、今回は基本部分に焦点をあてて、コミュニティ検出、中心頂点検出、バースト検出の3回完結で説明します。 (講師記)

4/10 コミュニティ検出
      コミュニティの種類 グラフ分割 始点終点最小カット法 グラフ全域最小カット法  
5/ 8 中心頂点検出
      中心頂点の種類 次数法 平均距離法 最短経路通過割合法 ランダム移動法 
6/12 バースト検出
      バーストの種類 連続型・離散型バースト 最適性原理 最小コスト法

この講座は、ご入会が必要です。会員でない方は、ご入会の手続きをお願いいたします。
申し訳ありませんが、こちらの講座はホームページからのお申し込みはできません。恐れ入りますが、当教室にお問い合わせください。

お申込みはお電話03-3344-1941で

注意事項

ユース学生会員は、朝日カルチャーセンターの会員で30歳未満の学生が対象です。入会金は、学生証のご提示で半額になります。講座のお申し込み時に毎回学生証を確認いたします。あらかじめお電話でご予約のうえ、窓口でお手続きください。

日程
2019/4/10, 5/8, 6/12
曜日・時間
水曜 19:00~20:30
回数
3回
受講料(税込)
会員 4,860円 
その他
教室は変わる場合があります。10階と11階の変更もあります。当日の案内表示をご確認ください。

講師詳細

徳田 雄洋(トクダ タケヒロ)
1951年東京生まれ。東京工業大学大学院計算工学専攻教授を経て現在に至る。理学博士。専門は情報科学、情報ネットワーク、言語処理。カーネギーメロン大学(1983-84年)、ピサ大学(1999年)客員科学者。受賞にウェブ工学国際会議最優秀論文賞(ミュンヘン、2004年)など。著書に「はじめて出会うコンピュータ科学」(岩波書店、1990年)、「コンパイラの基礎」(サイエンス社、2006年)、「論理的に解く力をつけよう」(岩波書店、2013年)、「離散数学 ものを分ける理論」(講談社、2018年)など。