Yahoo! JAPAN研究所 公式ブログ

研究成果や研究員の日々の活動を紹介します

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Yahoo! JAPAN研究所の研究成果のうち、「セキュリティ」に関するもののまとめページです。

セキュリティの研究とは……

個人のアイデンティティ情報を安全に保護しつつ、安心して活用するためのアクセス制御、プライバシー保護、トラスト管理技術などの研究開発を推進しています。


【発表論文】

◆Hidehito Gomi, "Authentication Trust Metric and Assessment for Federated Identity Management Systems", IEICE Transactions on Information and Systems, volume E95-D, number 1, pp. 29-37, 2012

◆Hidehito Gomi, "Policy Provisioning and Its Access Control Beyond Administrative and Collaborative Domains", Journal of Information Processing, volume 20, number 1, pp. 196-206, 2012

◆Hidehito Gomi, "Access Control Model and Design for Delegation Using Authorization Tokens", In Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust, pp. 1239-1242, 2011

◆Hidehito Gomi, "Establishing Authentication Trust in Open Environment Using Social Approach", In Proceedings of the 5th International Conference on Emerging Security Information, Systems and Technologies, pp. 51-56, 2011

◆Hidehito Gomi, "Data and Access Management Using Access Tokens for Delegating Authority to Persons and Software", In Proceedings of the International Conference on Security and Cryptography, pp. 457-463, 2011

◆Hidehito Gomi, "Dynamic Identity Delegation Using Access Tokens in Federated Environments", In Proceedings of the 9th International Conference on Web Services, pp. 612-619, 2011

◆Hidehito Gomi, "Policy Provisioning for Distributed Identity Management Systems," In Proceedings of the 2nd IFIP WG 11.6 Working Conference on Policies and Research in Identity Management, pp. 130-144, November, 2010

◆Hidehito Gomi, "An Authentication Trust Metric for Federated Identity Management Systems," In Proceedings of the 6th International Workshop on Security and Trust Management, pp. 113-128, September, 2010

◆Hidehito Gomi, "User-Centric Identity Governance across Domain Boundaries", In Proceedings of the ACM Workshop on Digital Identity Management, pp. 35-44, November 2009


◆五味秀仁, "アクセストークンを用いた情報交換と制御方式", コンピュータセキュリティシンポジウム 2009, pp. 1021-1026, October 2009


◆Hidehito Gomi, "A Persistent Data Tracking Mechanism for User-Centric Identity Governance", Identity in the Information Society, Springer, volume 3, number 3, pp. 639-656, 2010.
Yahoo! JAPAN研究所の研究成果のうち、「機械学習・データサイエンス」に関するもののまとめページです。

機械学習・データサイエンスの研究とは……

機械学習手法の新規開発や応用実験を行い、大規模データを活用した自然言語処理 (自然言語理解、情報抽出、テキストマイニングなど)、情報検索、音声処理、画像処理などの高性能化を目指します。
また、多数のユーザから生成される大量、かつ多様なデータから価値ある情報を引き出す、さらには、広告やレコメンデーションに活用するといった応用にも取り組んでいます。

【発表論文】

◆Kota Tsubouchi, Ryoma Kawajiri, Masamichi Shimosaka, Working-Relationship Detection from Fitbit Sensor Data, ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing 2013 (Ubicomp '13) poster, 2013, ZH

◆Yukihiro Tagami, Shingo Ono, Koji Yamamoto, Koji Tsukamoto, Akira Tajima, CTR Prediction for Contextual Advertising: Learning-to-Rank Approach, The seventh International Workshop on Data Mining for Online Advertising (ADKDD2013)

◆堀田 徹, 田頭 幸浩, 小野 真吾, 山本 浩司, 塚本 浩司, 田島 玲, クリックフィードバックによる広告検索精度向上, The 5th Forum on Data Engineering and Information Management(DEIM2013)

◆田頭 幸浩, 山本 浩司, 小野 真吾, 塚本 浩司, 田島 玲, オンライン広告におけるCTR予測モデルの素性評価, The 5th Forum on Data Engineering and Information Management(DEIM2013)

【その他(招待講演・刊行物など)】

◆清水伸幸, JST主催 科学技術未来戦略ワークショップ「知のコンピューティング−人と機械が共創する社会を目指して−」Wisdom Computing Summit 2013「クラウドソーシング」2013/7/25

◆清水伸幸, クラウドソーシング研究会 公開セミナー第一回「ビッグデータ解析とクラウドソーシング」 2013/7/2

◆清水伸幸, 情報処理学会のセミナー「ビッグデータの深化と真価 〜最新技術から活用事例まで〜」第一回「ビッグデータとクラウドソーシング」 2013/6/26
Yahoo! JAPAN研究所の研究成果のうち、「知識処理」に関するもののまとめページです。

知識処理の研究とは……

自然言語対話技術に関連し、効率的でカスタマイズ性の高い対話処理系を研究しています。キーボード端末で人と対話する、高度な人工知能(学習能力)をもつプログラムの実装を目指します。
対話ルールを格納する知識構造に注目し、自己拡張性やさまざまなオントロジーとの親和性を高める課題に取り組んでいます。カスタマーサポート、情報検索エージェント、人工無脳などへの適用を目指します。


【発表論文】

◆Kiyoshi Nitta. Primitive Operation Aggregation Algorithms for Improving Taxonomies for Large-Scale Hierarchical Classifiers. In The Fifth International Conference on Advances in Databases, Knowledge, and Data Applications, DBKDA 2013, pages 21--26, January 2013, Seville, Spain.

◆Kiyoshi Nitta. Extendable Dialog Script Description Language for Natural Language User Interfaces. In The Second International Conference on Intelligent Systems and Applications, INTELLI 2013, pages 69--74, April 2013, Venice, Italy.


◆Kiyoshi Nitta, "Building an Autopoietic Knowledge Structure for Natural Language Conversational Agents", N. Bassiliades, G. Governatori, and A. Paschke (Eds.): RuleML 2008, LNCS 5321, pp. 211-218, 2008

(2013/08/20 更新)

よくあるご質問

よくあるご質問、これまでに寄せられたご質問などをこちらに掲載していきます。

Q:なぜ今まで、ヤフーには研究所がなかったのですか?

A:ヤフー株式会社では創業以来、R&Dに取り組んできました。ただこれまでは、各サービスの開発チームの業務の 中に研究や開発の要素が組み込まれており、専従の組織はありませんでした。2007年3月、Yahoo! JAPANサービス開始10周年事業の一環として、Yahoo! JAPANのさらなる飛躍をめざして新たにYahoo! JAPAN研究所を設立しました。


Q:Yahoo! JAPAN研究所は、検索に特化した研究を行うのですか?

A:検索はインターネットにかかわる基幹技術のひとつであり重要な研究テーマのひとつですので、もちろん研究に取り組んで いきますが、Yahoo! JAPAN研究所の研究コアは、より根幹のテクノロジーである「言語処理」の領域です。データとしてテキストを扱う上で大元にあたるのがこの領域であり、 今後ますます基礎研究が行われるべき分野であると考えているからです。


Q:Yahoo! JAPAN研究所の研究員はどんな人ですか?

A:Yahoo! JAPAN研究所の研究員は現在のところ言語処理系の研究者が中心です。これまでにもヤフー株式会社の内外でさまざまな研究活動や学会での発表などを行ってきた研究者たちです。


Q:Yahoo! JAPAN研究所はどこにありますか?

A:Yahoo! JAPAN研究所は、ヤフー株式会社・東京ミッドタウンオフィス内にあります。Yahoo! JAPANサービスを企画・開発、運用しているサービス部門と同じオフィス内に拠点があり、サービス部門と緊密に連携していることは、Yahoo! JAPAN研究所の重要な
特徴のひとつです。


Q:Yahoo! JAPAN研究所では、研究テーマはどのように立案されますか?

A:自ら立案して取り組むこともあれば、課題が与えられることもあります。


Q:研究計画立案時、研究成果のマイルストンはどの程度の期間ごとに設定されていますか?

A:テーマごとに異なります。1〜2年のものもあれば3年以上もありえます。


Q:Yahoo! JAPAN研究所ではどんな人材を求めていますか?

A:採用ページをご覧ください。


Q:外国籍の研究員が採用されることはありますか?

A:Yahoo! JAPAN研究所、およびヤフー株式会社では、外国籍の方についてもすべての職種について採用の対象としています。なお、応募にあたっては職種に応じた在留資格の就労ビザが必要になります。


Q:Yahoo! JAPAN研究所の研究員になるためには、英語は必須ですか?

A:Yahoo! JAPAN研究所において英語は大切なコミュニケーションツールではありますが、その重要度は研究テーマによって異なります。なお、基礎研究領域の研究員は、Yahoo! RESEARCHと協業の可能性があるため英語は必須となります。

はじめまして。研究員の新田です。自然言語処理から知識処理に興味を持って研究しています。

先日、東京大学の講義の1コマを担当させていただきました。メディアコンテンツ特別講義Iという講義で、ヤフー社員を中心にインターネット業界の専門家の方々も交じえて、インターネットに関連する技術やビジネスを解説するというものです。同様の主旨の講義は数年前からヤフーの学術分野への貢献の一環として続けられています。今回、インターネットサービスでよく用いられる計算機技術の1つである機械学習をご紹介することになり、「機械学習による階層構造への文書分類」というテーマでお話しました。

機械学習という言葉からどのような技術をイメージされるでしょうか。人間や動物の脳が行う学習機能を計算機にも持たせたい、ということで人工知能という研究分野の中で研究されてきました。最近、統計的な計算によって効率よく学習を行うことのできる手法が開発されてきたのですが、人間や動物とは違って、下準備や条件を相当注意深く整えてやらないとうまく動きません。今回の講義では、ヤフーカテゴリのような大規模な階層構造にウェブの文書を分類する機械を学習させるために、どのような下準備や条件整備が必要になるのかを、最近の学界の研究成果を紹介しながら考えてみました。

金曜日の6コマ目という飲んで騒ぎたいような時間帯にも関わらず、しかも雨の中、たくさんの皆様にお集まりいただき、真剣に聴講し、有意義なご質問などいただきまして、感謝いたします。本ブログをお読みの皆様も、このような機会がございましたら、どうぞよろしくお願いいたします。



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