• 発表されたすべての投稿は,国内研究会発表論文として扱われます.
  • 査読は行わず,原則的に投稿された全ての論文に発表の機会があります.
  • コメンテータからのコメントにより,有益で深い議論ができます.
  • 優秀論文賞,学生プレゼンテーション賞,優秀インタラクティブ賞,スポンサー賞などの各種表彰に加えて,電子情報通信学会特集号への推薦やDBSJジャーナルとの連携などを予定しています.
  • 日本データベース学会のDBSJ論文誌およびデータドリブンスタディーズへの推薦を予定しています.
トラック

DEIM2023ではマルチトラック制で導入いたしました。DEIMの論文発表を、専門分野に基づいて以下の5つのトラックを設けています。 論文投稿時、投稿者の皆様に(複数の)希望のトラックをご指定いただき、それをもとにトラックごとにプログラムを構成します。

それぞれのトラックについて、キーワードと対応する国際会議名を記しますので参考にしてください。 なおこれらはあくまで参考のためのもので,必ずしも記されたキーワードや対応する国際会議名に限るものではありません.

Track 1: 自然言語処理・機械学習基礎

  • トラックチェア:若林啓​​(筑波大), 小山田昌史(NEC)
  • 概要:本トラックでは,テキストデータを分析・活用・生成する技術および機械学習の汎用的な理論・技術に関連した論文を広く募集します.
    ACL, EMNLP, NeurIPS, ICMLに投稿されるような分野の研究の投稿を想定しています.​​
  • キーワード:主に以下のトピックを対象としますが,必ずしもこれに限るものではありません.
    テキスト分類,テキストマイニング,情報抽出,機械翻訳,質問応答,対話システム,文書要約,言語モデル,統語解析,意味解析,自然言語処理応用,汎用機械学習技術,学習理論​​
  • 関連する国際会議:ACL, EMNLP, NeurIPS, ICML

Track 2: ビッグデータ基盤技術

  • トラックチェア:塩川浩昭(筑波大), 早水 悠登(東京大)
  • 概要:ビッグデータの効率的な管理・処理に向けたシステム,アルゴリズム,理論およびその関連分野に関する研究発表を広く募集します.具体的には,以下のカテゴリに該当するトピックを歓迎しますが,必ずしもこれに限るものではありません.
    問合せ処理,ストレージ管理,トランザクション処理,障害回復,インメモリデータ管理,データレイク,NoSQLデータベース,データ統合,ストリームデータ処理,グラフデータ処理,半構造データ処理,時空間データ処理,確率的データ処理,データ構造・索引,先進ハードウェア活用,分散並列処理,等​​
  • キーワード:主に以下のトピックを対象としますが,必ずしもこれに限るものではありません.
    • データベース: 問合せ処理,問合せ言語, ストレージ管理, インメモリデータ管理, チューニング, データレイク・Schema on Read, トランザクション処理, 障害回復, データベース技術, NoSQLデータベース, グラフデータベース, データ統合技術
    • アルゴリズム: ストリームデータ処理, グラフデータ処理, 半構造データ処理, 空間・時空間・時系列データ処理, 確率的データ処理, データ構造・索引, 先進ハードウェア活用・GPU, 並列・分散処理, リアルタイム処理・リアクティブ処理, 知識グラフ・オントロジ処理
  • 関連する国際会議:SIGMOD,VLDB,ICDE,KDD,NSDI,OSDI,ASPLOS,EDBT,CIKM,FAST 等​​​​

Track 3: 情報検索および推薦システム

  • トラックチェア:奥健太(龍谷大), 梅本 和俊(東京大), 山本岳洋(兵庫県大)
  • 概要:ユーザが求める情報を適切な形で届ける情報検索・推薦システムおよびその関連分野に関する論文を募集します.検索・推薦システムにおけるアルゴリズム,インタラクションをはじめ,情報探索行動に関連した論文を広く募集します.
  • キーワード:主に以下のトピックを対象としますが,必ずしもこれに限るものではありません.
    • 検索モデル(ランキング学習,言語モデル,多様化)
    • 推薦モデル(協調フィルタリング,行列分解,内容ベース推薦,知識ベース推薦,ハイブリッド型推薦)
    • 推薦タスク(セッションベース推薦,シーケンシャル推薦,クロスドメイン推薦,POI推薦,グループ推薦)
    • 検索クエリ(意図理解,クエリ推薦,クエリ補完,音声クエリ)
    • 効率性・スケーラビリティ
    • ユーザモデル・行動分析
    • インタフェース・インタラクション
    • コンテキストアウェアネス・パーソナライゼーション
    • 評価・データセット
    • beyond accuracy(新規性,多様性,意外性,セレンディピティ,信憑性)
    • ドメイン指向アプリケーション(モバイル,ソーシャルメディア,質問応答,観光,ルート,教育,法律,特許,健康,音楽,料理)
    • 対話型検索・推薦システム
    • プライバシ・説明可能性・公平性・バイアス
    • 図書館情報
    • 情報組織化
    • 情報探索行動​​
  • 関連する国際会議:SIGIR, RecSys, WSDM, JCDL, CHIIR, ECIR, ICADL, UMAP, KDD, TheWebConf, ICWSM, WebSci, CIKM, WI, HT​​

Track 4: メディア処理・人間中心情報マネジメント・Web情報

  • トラックチェア:劉 健全(NEC)​​, 松原 正樹(筑波大)
  • 概要:本トラックでは、画像・映像・音声などのメディアデータを対象とした処理技術や、パターン認識・コンピュータービジョン関連の認識技術、ユーザインターフェース・可視化・インタラクションに関する技術、ヒューマンコンピュテーション技術、Web基盤技術およびこれらの技術を応用したシステム・ソリューションに関する研究トピックを幅広く取り扱い、メディアデータ処理や人間中心情報マネジメントを主に議論する場を提供します。
  • キーワード:主に以下のトピックを対象としますが,必ずしもこれに限るものではありません.
    • (1) 画像認識、映像解析、音声・音楽、信号処理、マルチメディア、行動解析、レシピ・料理、パターン認識
    • (2) UI・UX、ユーザ支援、可視化・データ分類・クラスタリング、VR・AR、HCI
    • (3) ヒューマンコンピュテーション、クラウドソーシング、Human-in-the-loop
    • (4) Web情報システム、ソーシャルメディア・Wikipedia、ニュース・マスコミ
  • 関連する国際会議:MM, ICMR, ICME, SIGGRAPH, EuroGraph, SIGGRAPH Asia, CVPR, ICCV, ECCV, ICIP, ICASSP, UIST, VIS, CHI, IUI, CSCW, HCOMP, TheWebConf, ICWSM, WebSci, WI

Track 5: 高度なデータ利活用・応用によるより良い社会の実現

  • トラックチェア:渡辺知恵美(筑波技術大)、河合由起子(京都産業大)
  • 概要:データ工学のアプローチでさまざまなドメインの問題を解決する技術や、実社会でデータを扱うにあたり考慮・配慮すべき諸問題について扱います。
  • キーワード:主に以下のトピックを対象としますが,必ずしもこれに限るものではありません.
    • より良い社会を実現する技術
      • 医療・ヘルスケア , 新型コロナウィルス
      • 観光, 地理データ活用, 不動産, スマートファクトリー, 農業/漁業
      • IoT, モビリティ, スマートシティー, デジタルツイン
      • SDGs, 災害・防災, 地球環境, 資源・エネルギー
      • ソーシャルメディア, ニュース・マスコミ, 政治
      • 教育:e-Learning, EdTech, 知識工学・学習支援
      • 行動データ、科学データ、スポーツデータ活用
      • 音楽, 食とレシピ, 漫画・コミック, 漫才, ゲーム・娯楽
    • 実社会でのデータ活用にあたる諸問題の解決
      • セキュリティ・プライバシ:準同型暗号, プライバシ, 機械学習とプライバシ
      • 情報信憑性: トラスト, 感情・公平性・価値観, 感情・評判・公平性