第56回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 56th )ー 機械学習サービス活用 祭り ーを開催しました

Webmining 勉強会

2016/9/3 "第56回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 56th ) ー 機械学習サービス活用 祭り ー" を開催しました。

会場提供して下さった SmartNews さん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。多くの方々の参加を嬉しく思っています。

参加者ID・バックグラウンド一覧

参加者セキココ：第56回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ
(作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝）


以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。

AGENDA：

■Opening Talk：

O1.「データマイニング+WEB＠東京 について」

講師：[Twitter:@hamadakoichi]

O2.「参加者全員 自己紹介 (興味・活動)」(進行：[Twitter:@hamadakoichi])

1.「Recommendation Systems Handbook 2nd - 全 28 章 1000 page を 30 分で紹介」(講師: [Twitter:@masatoh73])

情報推薦技術の最近の研究動向を広く浅く紹介します。去年末に発行された推薦システムのハンドブック（全28章、約1000ページ）を参考に、汎用的な推薦手法から、ケースごとに固有なテクニック、人間心理にもとづく考え方など、いろんなトピックをお話します。

参考文献：

2.「広告配信における不正クリックとの戦い」(講師: [Twitter:@hagino3000] )（発表:30分 + 議論:35分)

インターネット広告業界において、Ad FraudやClick Fraudが問題として取り挙げられる事が増えました。Click Fraud(クリック詐欺)とはクリック報酬型広告(Pay Per Click)において、人間では無いボットによるクリックや、パブリッシャー(広告掲載サイト運営者)が自身の利益のために行なうクリックを指します。これは広告主にとって価値が無く、無駄なコストとなるため、広告ネットワーク事業者はこれを検出して無効化する対応を求められています。
本発表では、Click Fraud検出の歴史と共にその手法、現在のモバイル広告における課題を解説します。

参考文献：

3.「アンカンファレンス」(進行: [Twitter:@iakiyama] ) (全体合計:60分)

アンカンファレンスとは、参加者が自分の議論したいトピックに関して話し、参加者が全員で議論・課題解決を行い、作りあげるカンファレンスです。TokyoWebmining には、データ・機械学習の各領域での実活用を行っているメンバーが集まっています。日頃、議論したいトピックをぜひ議論しましょう。

■ツイートまとめ (Togetter)

「第56回 データマイニング+WEB ＠東京( #TokyoWebmining 56th ) ー機械学習サービス活用 祭り ー」に関するツイートを Togetter にまとめました。みなさん、たくさんのツイートありがとうございました。("誰でも編集可能"に設定してあります)

■講師募集

データマイニング+WEB勉強会＠東京 (#TokyoWebmining) を今後も、講師、参加者、双方にとってよりよい会としていきたいと思います。講師を募集していますので私の Twitter か Google Group へのメールへぜひご連絡下さい。

連絡先：

■Wiki

振返り：

振返りホワイトボード(Keep/Try/Talk候補):

■過去開催内容：