2022年1月21日の編集

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**司会）瀧田・書記）木下　 [#j9a02a5e]
***開始）09:30・終了)12:33 [#ga6365ee]
***欠席） 遅刻） [#b0a66143]

***議事録 [#i3c2ac78]

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安藤さんの発表
-(沼田)nsgaの混雑度とは？
--解同士の距離です
-(清水)出力結果はどのようにユーザーに提示する
--一日の中の朝昼夜の献立を出力する.コマンドプロンプト上に出力する
-(木下)最後の買いが出ないときはどうするのか
--制約条件を緩和して対応します
-(長瀬)８PにあるNSGAの説明が必要なのでは？
--これからスライドに入れます
-(滝沢)12pの基礎代謝量はユーザに入れてもらうのか
--年齢体重身長から自動で出します
-(武藤)エリート主義で重要なのは何ですか
--目的関数の値です
-(川口)10ｐの調理時間の調理時間の変数には何が入るか
--朝、夜の限界調理時間が入ります
-(瀧田)7pでパレート解の図はどちらとも
--そうです
-(北田)12pの基礎代謝の計算はどうやってる
--体重身長年齢から導出しています(スライドに入れます)
-(島部)15ｐの場合処理時間は？
--まだ分かりません
-(堀田)対話型の処理はどこで使用していますか
--パレート解を出すとき、どちらを重視するか選ぶとき使用してる
-(大森)並列処理と献立の提案どっちが重要ですか
--献立の提案の方が重要です
-(高田)8pのnsgaの長所は
--そこら辺は調べ切れていないです
-(水上)分散処理は何台までやりますか
--４台です
-(レネ)10pの図はもう少し大きくできないか
--調整します
-14pの結果はまだ終わってないのか
--そうです.来週の月曜日までに出したいと思います
-(奥原)正規化とは
-パレート解の結果に対して正規化をしました.対話型のために
-解が出ないのは改善できるのか
--設定が間違っていたので、調整した結果よくなっているのでこのまま改善していきます
-局所解に陥っている場合ミューテーションを変える必要があるかもしれない(卒論に解の改善の様子を図やグラフで貼りましょう)

滝沢さんの発表
-(沼田)実験はどうやるのか
--3年生に受けてもらいます
-(清水)17pの４番の信頼性の評価に時間がかかるんじゃないか
--一週間の前後でテストを受けてもらってその結果を検定します
-(木下)macdはどうやって使うか
--日ごとに使ってバーストがあると思われる日に15分足のmacdを使い詳細を調べるのに使います
-(長瀬)評価をユーザにしてもらうとあるが，評価しないと画面遷移しないとかはないのか
--今のところは評価を強制するようにはなってないです
-(武藤)15pのところでスコアは五段階評価だが,どうやって五段階にするか
--正規化します
-(安藤)15oのスパム性スコアは高い方がスパムであるのか
--そうです
-(川口)システムの有効性を示すテストの準備はしているのか
--詳細な部分がまだ決めきれてないです
-(瀧田)13pのバースト検知手法でスパムレビューを見抜けるんですか
--一人の人物が短期的に集中してレビューして不当なレビューがされてないかが見抜けます
-(北田)収集した成績データは各評価の評価がされているあの紙か
--そうです
-(島部)今回のシステムで使われているスパム判定とかを一般的に使われているものですか
--有効ではあるが一般企業が使っているかはわかりません
-(堀田)10pの集中レビューでサイズ(GB)にはどんな値がはるか
--日ごとの集中制を見るとあるがそれらの値が入ります.
-(大森)スパム性スコアとは？
--類似性,集中制,情報性からスパム性を求めてレビューに対するスパムかどうかを判断します．
-(高田)信頼性を求める方法はこれ以外にもあるのか
--ほかにもいろいろな研究があります
-(水上)類似性はスコアが高いほど似ているのか
--そうです
-(レネ)数式がよくわからなかった.(6式のkiとか)
--kiは名詞の集合です
-15pの式は
--もう一度見直してみます

武藤さんの発表
-(清水)ec番号を予測すると何があるのか
--現在は既知のものを用いているが，将来的には未知のものに対してどの酵素を使えばよいかを判断するものにしたい
-(木下)特徴量を減らして86になったが十分か
--十分だと考える
-(滝沢)主成分分析とクラスタリングはやってること同じでは？
--最初のクラスタリングは多重共線性をなくすためにやっているので目的が違うので大丈夫です
-(長瀬)13pの完全連結法のイメージがつかめません
--距離は相関係数の逆数でやっているのでそれで連結している
-(安藤)実験はどういったものになるのか
--somでクラスタリング下結果とそれらを経る過程で見せれるものを出したいと思います
-(川口)11pの参列目のマイナスついてるやつはどういう値ですか．
--殿下密度です
-(瀧田)14pの次元の削減でどれだけの特徴量を用いるのか。
--減らしすぎても多すぎても駄目なだし，特徴量事に最適な数は異なる
-(北田)12ｐの特徴選択でかかる時間は？
--106から86まで減らすのは特段時間がかかるわけでもなく処理できます.5分くらい
-(島部)somの実装が出来たらシステムとして完成なのか
--そうです
-(堀田)somとは
--まだ調べ切れてないが、類似性が高いものを色分けする手法と考えている
-(大森)19pの図で線がごちゃごちゃして見にくいと感じた
--わかりました
-(高田)13pの完全連結法を使う目的は。
--ほかにも手法はあるが、これはクラスターの中に入っている特徴量の数にばらつきがなくなる．
-(水上)出力結果は？
--デンドログラム、主成分分析、somを出す予定
-(レネ)クラスタリングを用いた理由
-17pと18pの違いは
--18pはそれぞれのデータベースから情報を持ってきて右下の図にした様子です

清水さんの発表
-(木下)希求水準とは
--意思決定者にとって満足だとみなされる最小限の結果です
-(滝沢)10pのウェイト関数はチョイスブラインドネスと近いんじゃないかと感じた
--たしかに
-(長瀬)論文の目的は?
--高揚を考慮した.これらを考慮したほうがより硬い結果が得られる
-(武藤)15pでp6はp４に比べて満足度が低いがなぜ
--論文には詳しいことは書かれていませんでした
-(安藤)16pで期待収益率が予想と近いとあるが大丈夫か
--設定したパラメータの範囲にあるから大丈夫と考える
-(川口)p4の式とp6ダッシュはλが0.5未満で分けた理由は何ですあ
--わかりません
-(瀧田)10Pの客観的な確率とは何ですか
--人間が判断する奴じゃなくプロスペクト理論による確立
-(北田)行動科学的側面とは何ですか
--数理的な部分だけでは分からない人間の法則性
-(島部)15pの表で差が小さいと感じるがそれで大丈夫なのか
--論文では大丈夫とあるので大丈夫と感じる
-(堀田)この論文から研究に生かせそうですか
--人間の精神面を考慮する部分がいあk世相
-(大森)自身の研究にも心理的な側面を考慮するのか
--現在はポートフォリオがどれくらいモデルがあるのかを調べています
-(高田)今まで調べた中でよかったものは
--ロバストポートフォリオは自分の研究にも使えそうだと思った
-(水上)7pの一番最初の文が理解できませんでした
--ちゃんと理解できてません
-(レネ)13pの19式の-2.25は定数ですか.決定変数は何ですか
--たぶんそうです. ラムダです

○○さんの発表
-(沼田)
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-(清水)
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-(木下)
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-(滝沢)
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-(長瀬)
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-(武藤)
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-(安藤)
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-(川口)
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-(瀧田)
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-(北田)
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-(島部)
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-(堀田)
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-(大森)
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-(高田)
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-(水上)
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-(レネ)
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-(奥原)
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