深澤佑介

研究者氏名	深澤佑介
	フカザワユウスケ
URL	https://www.yusukefukazawa.com
所属	上智大学
部署	応用データサイエンス学位プログラム
職名	准教授
科研費研究者番号	80776617
J-Global ID	202001012805218090

経歴

2023年4月

現在

上智大学応用データサイエンス学位プログラム准教授

2019年5月

現在

早稲田大学イノベーション研究所招聘研究員

2004年4月

2023年3月

株式会社NTTドコモ担当部長

2016年4月

2019年3月

東京大学人工物工学研究センター客員研究員

2011年10月

2016年3月

東京大学人工物工学研究センター協力研究員

学歴

2009年10月

2011年9月

東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻博士課程

2002年4月

2004年3月

東京大学大学院工学系研究科精密機械工学専攻修士課程

2000年4月

2002年3月

東京大学工学部精密機械工学科

1998年4月

2000年3月

東京大学理科Ｉ類

受賞

12 >

2021年4月

情報処理学会論文誌特選論文「時空間的なスマートフォンログ分析に基づく利用者のストレス推定手法」

2020年6月

情報処理学会業績賞「防災や交通渋滞等の社会課題解決に寄与する「リアルタイム人口統計」の開発実用化」

2020年6月

Best Paper Honorable Mentions, AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2020) 受賞論文「Gravity of Location-based Service: Analyzing the Effects for Mobility Pattern and Location Prediction」2020年6月

2019年8月

情報処理学会MBL研究会優秀論文賞「深層学習による時間減衰を考慮したインフィード広告のCTR予測」

2019年8月

情報処理学会MBL研究会優秀論文賞「ユーザの生活圏を考慮した施設情報検索の検討」

論文

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Stabilizing the Predictive Performance for Ear Emergence in Rice Crops Across Cropping Regions.

Yasuhiro Iuchi Hiroshi Uehara Yusuke Fukazawa Yoshihiro Kaneta

Knowledge Management and Acquisition for Intelligent Systems - 17th Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop(PKAW) 83-97 2020年

Deep Neural Network Incorporating CNN and MF for Item-Based Fashion Recommendation.

Taku Ito Issei Nakamura Shigeki Tanaka Toshiki Sakai Takeshi Kato Yusuke Fukazawa Takeshi Yoshimura

Knowledge Management and Acquisition for Intelligent Systems - 17th Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop(PKAW) 46-57 2020年

Real-time Karaoke Recommendations : Session-based Multi-Task Recommendations with Multivariate RNNs.

Shigeki Tanaka Ryoki Wakamoto Yusuke Fukazawa

2020 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2020) 1402-1409 2020年

C-LIME: A Consistency-Oriented LIME for Time-Series Health-Risk Predictions.

Taku Ito Keiichi Ochiai Yusuke Fukazawa

Knowledge Management and Acquisition for Intelligent Systems - 17th Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop(PKAW) 58-69 2020年

Gravity of location-based service: Analyzing the effects for mobility pattern and location prediction

Keiichi Ochiai Yusuke Fukazawa Wataru Yamada Hiroyuki Manabe Yutaka Matsuo

Proceedings of the 14th International AAAI Conference on Web and Social Media, ICWSM 2020 476-487 2020年

Copyright © 2020, Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org). All rights reserved. Predicting user location is one of the most important topics in data mining. Although human mobility is reasonably predictable for fr...