開講年度

2023年度

科目名

Webマイニング

科目名（英語）授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

前期
授業種別

A2300018 Webマイニング [J3][ハイ]
北山 大輔

単位数

2.0単位

曜日時限

新宿 遠隔教室

火曜2限.、A-0712教室

学位授与の方針

1 基礎知識の修得 0 ％2 専門分野の知識・専門技術の修得 50 ％
3 汎用的問題解決力の修得 40 ％4 道徳的態度と社会性の修得 10 ％具体的な到達目標

Webメディアやソーシャルメディアについての理解を深める．
データマイニングの基礎的な手法を習得する．
データマイニング手法をWeb・ソーシャルメディアに適応する手法について理解を深める．

受講にあたっての前提条件

授業の方法とねらい

AL・ICT活用

第１回

到達目標をよく理解し、高いレベルでの達成を目指す意欲があること
ビッグデータに代表されるように，大規模データの収集・蓄積が容易になった現在，収集した情報を無駄にせず，いかに活用するかが様々な分野において重要な課題となっている．データマイニングとは，大規模データの活用に関する技術であり，医学などの専門分野から，マーケティングなどのビジネス応用まで幅広く利用されている．この授業
では，データマイニングについて，その考え方及び代表的な手法について理解し，Web・ソーシャルメディアに対して応用する手法を習得する．
講義においてWeb/データマイニングの理論を学び，講義中に出す課題によってWeb/データマイニング手法の習熟を目指す．
この講義では部分的に反転授業を取り入れ，事前に講義資料，および該当範囲の教科書を読んでいることを前提に，講義中に板書による解説及び課題に取り組む．
理論に関しては講義資料，設計・操作に関しては講義中に示すWebページを参考に復習し，理解を進めること．
反転授業／グループワーク／プレゼンテーション

授業形態

授業情報欄記載の通り

事前学習教科書p1-16を熟読し，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

授業内容

第1回：ウェブデータ各論
代表的なWeb・ソーシャルメディアの紹介を行い，講義の全容を理解する．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
教科書p17-50を熟読，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第２回

授業形態
授業内容

2時間4時間

授業情報欄記載の通り

第2回：ビッグデータとソーシャルメディア（教科書p17-50）
ビッグデータの定義と具体例，ソーシャルメディアとの関係について学ぶ．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
教科書p51-73を熟読，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第3回

授業形態
授業内容

講義

Web Mining

担当教員

キャンパス

開講学期

4時間

授業情報欄記載の通り

第3回：ビッグデータ時代の仮説（教科書p51-73）
データマイニングに行うに当たっての仮説の設定方法について学ぶ．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
教科書p100-115を熟読，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第４回

授業形態

4時間

授業情報欄記載の通り

授業内容

第4回：データマイニングの基本概念（教科書p100-115）
データマイニングの概念およびマイニング手法，対象とするデータ構造について学ぶ．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
教科書p116-130を熟読，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

4時間

第5回

授業形態
授業内容

授業情報欄記載の通り

第5回：相関ルールのマイニング（教科書p116-130）
相関ルールマイニングのアルゴリズムおよび効率化について学ぶ．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
教科書p131-146を熟読，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第6回

授業形態
授業内容

授業情報欄記載の通り

第6回：クラスタリング（教科書p131-146）
k-means，階層的凝集クラスタリングなどの各手法について学ぶと共にその評価方法を理解する．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
教科書p147-158を熟読，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第7回

授業形態
授業内容

第7回：分類（教科書p147-158）
データの分類アルゴリズムについて学ぶ，また，その評価方法を理解する．
講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
教科書p159-172を熟読，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第8回

授業形態

第8回：予測（教科書p159-172）回帰モデルなどの予測モデルとその手法について学ぶ．
講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
「バースト検出」について各自調べ，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第9回

授業形態

第9回：バースト検出
時系列データのバーストを検出するアルゴリズムについて学ぶ．
講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
「評判分類の学習」について各自調べ，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第10回

授業形態

第10回：評判分類の学習
Web上の評判情報の判別/分類のアルゴリズムについて学ぶ．
講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
「意味表現の学習（Word2Vec）」について各自調べ，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第11回

授業形態

第11回：意味表現の学習
単語の意味を数学的に扱う方法について学ぶ．
講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
「グラフデータの機械学習（PageRank）」について各自調べ，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第12回

授業形態

4時間

授業情報欄記載の通り

第12回：グラフデータの機械学習
PageRankやHITSなどのWebリンク構造に対するマイニング手法について学ぶ．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
「順序学習」について各自調べ，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第13回

授業形態

授業内容

4時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

4時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

4時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

4時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

4時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

4時間

4時間

授業情報欄記載の通り

第13回：順序学習
検索エンジンのランキングおよびその機械学習手法について学ぶ．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
「Webマイニングの応用システム」について各自調べ，事前公開している講義資料に目を通し，気になった箇所をメモしておく．

第14回

授業形態

授業情報欄記載の通り

4時間

授業内容

第14回：Webマイニングの応用例
実際の応用システムを紹介し，その可能性について議論する．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題に関して，疑問点等を報告する．
最終課題について取り組み，レポートを仕上げる．

第15回

授業形態

遠隔（オンデマンド）

授業内容

第15回：学習内容の振り返り

事後学習

自身が仕上げた最終課題レポートについて，読み直し講義を振り返る．

成績評価の方法
受講生へのフィードバック方法

4時間

2時間

毎回の講義中に課題の提出を求める．成績は課題および最終レポートの成績で判定する．
講義中に示す課題，最終レポートの評価割合は2:8とし，A+~Fの6段階評価でD以上のものを合格とする．
オンデマンド授業となる「第15回」に，CoursePowerに全体の講評をアップロードします．

教科書

ソーシャル・ビッグデータサイエンス入門―基本概念からマイニング技術、応用まで，石川 博，コロナ社

参考書

ウェブデータの機械学習、ダヌシカ・ボレガラ、岡崎 直観、前原 貴憲、講談社

オフィスアワー

受講生へのメッセージ実務家担当科目

曜日：火曜日時間：15:50～17:20
居室：A2472（新宿キャンパス）データは蓄積しているだけでは，なんの役にも立ちません．現在，Web上には沢山のデータがひしめいていますが，これらは活用してこそです．その活用方法の1つであるWeb/データマイニングの手法を勉強して，世の中のデータの見方を変えていってください．

実務家担当科目ではない

実務経験の内容

教職課程認定該当学科
教育課程コード

システム数理学科／情報科学科
Ⅲ3b

教育課程コードの見方【例】 Ⅰ2a（Ⅰ…Ⅰ群、2…2年配当、a…必修） ※ a : 必修 b : 選択必修 c :選択※複数コードが表示されている場合には入学年度・所属学科の学生便覧を参照のこと