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■研究者プロフィール：松尾 豊 東京大学大学院工学系研究科准教授。東京大学工学部卒業、東京大学大学院工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了。博士（工学）。2002年より独立行政法人産業技術総合研究所勤務。2005年よりスタンフォード大学客員研究員。2007年より現職。推論処理などの人工知能、キーワード抽出や要約などの自然言語処理、Webマイニングや電子掲示板の解析などコミュニティ分析で多数の論文・研究成果がある。キーワード抽出のアルゴリズムに関する研究で、2002年度人工知能学会論文賞受賞。Webマイニングに関する研究で2007年度情報処理学会長尾真記念特別賞。 |
東京大学との共同研究
アイオイクスと東京大学が正式に共同研究を行うことになりました。
アイオイクスのウェブマーケティング・ノウハウと東京大学の学術研究能力を融合することで作り出されたDLPOの自動学習機能は、運用の効率化とCVR(コンバージョン率)の最大化を支える次世代のマーケティングツールです。
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■研究者プロフィール：山本 覚 東京大学大学院技術経営戦略学後期博士課程1年。慶応義塾大学理工学部卒業、東京大学理学系研究科物理学専攻前期博士課程修了。統計・計算物理における最適化シミュレーションに関する研究で、EP2DS2007をはじめ多数の国際会議に参加。前期修士課程所属時よりアイオイクス株式会社DLPOチームにて特任プロダクトマネージャーとして従事し、計算物理の技術を取り入れた自動学習システムの開発を行う。2009年4月より、松尾准教授の指導の下、Web上のコンテンツの自動構築・最適化の研究に取り組んでいる。 「DLPOでしかできないことがきちんとありながら、実際にマーケティングの現場で誰でも使える、テクノロジーとビジネスのイノベーションが共存するツールにしたいです。」 |
「時間帯、曜日、地域、キーワードのようにユーザを特徴づける属性を決めた上で、各ユーザに一番優れたコンテンツを表示することはそれほど難しいことではありません。私たちがDLPOで実現したいことは、webからとれるすべての情報の中からユーザの嗜好を特徴づける属性を自動で見つけ出すことなのです。」