開講年度

2023年度

科目名

Webマイニング演習

科目名（英語）Web Mining Exercise

授業情報(授業コード・クラス・授業形態)

開講学期

後期
授業種別

演習

A2300019 Webマイニング演習 [J3][対面]

担当教員

北山 大輔

単位数

1.0単位

曜日時限

キャンパス

新宿教室

金曜5限
A-1055 Izumi17

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

実際のWebメディアやソーシャルメディアのデータを用いて，データマイニング・Webマイニングを行える．
そのアルゴリズムおよび結果の評価について理解を深める．
ネットワーク接続によるデータの取得，管理方法を学ぶ．

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

システム数理学科3年前期科目である「Webマイニング」を受講していることが望ましい．
また，その講義内容を十分に理解していること．
3年前期に開講されるWebマイニングの講義を基に，実データについて演習することでそのアルゴリズムおよび評価方法について学び，Web上のデータ取得に必要となるネットワークアクセス技術を学ぶ．
演習課題に関しては，次の講義で解説を行い，復習を兼ねる．
毎回の講義に際し，事前学習として次回の課題に取り組んでおき，何がわかり何がわからないかを整理しておくこと．
以下に標準的な授業計画を記載するが，受講者の興味や進度に応じて順番の入れ替えやボリュームの調整を行う．
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

基本的なpythonの書き方，HTML，CSSの書き方を予習しておく．

授業内容

第1回：Web・ソーシャルメディアデータとPython基礎(1)
演習の全容を把握し，演習で用いるデータの内容と構造を理解する．
Pythonの基本的文法のうち文字列を用いた演習を行う．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第２回

授業形態
授業内容

第2回：Python基礎(2)Pythonの基本的文法のうち条件分岐，繰り返しを用いた演習を行う．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第3回

授業形態

第3回：Python基礎(3)Pythonの基本的文法のうちリスト，辞書を用いた演習を行う．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第４回

授業形態

第4回：データベースの構築
データベースを設計，構築し，取得したデータをデータベースに登録する．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第5回

授業形態

事後学習・事前学習

2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

1時間

2時間

授業情報欄記載の通り

第5回：データ処理演習
データベース中のデータに対する統計的処理方法を学ぶ．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

2時間

第6回

授業形態
授業内容

授業情報欄記載の通り

第6回：非階層的クラスタリング演習
k-means法などのアルゴリズムでデータクラスタリングを行う．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第7回

授業形態
授業内容

授業情報欄記載の通り

第7回：階層的クラスタリング演習
階層的凝集クラスタリングなどのアルゴリズムでデータクラスタリングを行う．

事後学習・事前学習

講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第8回

授業形態
授業内容

第8回：分類アルゴリズム演習
データの分類アルゴリズムを実装する．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第9回

授業形態

第9回：予測アルゴリズム演習
回帰モデルなどの予測モデルを実装する．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第10回

授業形態

第10回：WebアクセスとHTML，CSSWebアクセスのために必要となる情報通信の基礎知識を理解する．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第11回

授業形態

第11回：Webアクセス演習とWebの構造マイニング演習
実際にWebデータへアクセスし，情報通信の基礎知識に関しての演習を行う
PageRankやHITSなどのWebのネットワーク構造に対するマイニング手法を実装する．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第12回

授業形態

第12回：Web・ソーシャルメディアデータの取得とWebの内容マイニング演習
WebAPIへアクセスし，データを取得するプログラムの構築を行う．
Web情報検索，インデクスといった内容に対する情報抽出手法を実装する．
講義中に出題する課題の残りを解く．
また，次回に行う課題の予習をする．

第13回

授業形態

第13回：位置情報マイニング演習
位置情報のデータのマイニングを実装し，実空間情報の利用について学ぶ．
講義中に出題する課題の残りを解く．

第14回

授業形態

2時間

授業情報欄記載の通り

第14回：Webマイニングの応用システム
Webマイニングの応用システムについて実装し，動作を考察する

事後学習・事前学習

最終課題に取り組む．

第15回

授業形態

1時間
授業情報欄記載の通り

授業内容

第15回：学習内容の振り返り

事後学習

自身の作成したレポートおよび，これまでの演習課題を見直し，講義を振り返る．

成績評価の方法2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

2時間

授業情報欄記載の通り

事後学習・事前学習

授業内容

2時間

成績は最後に課すレポート課題の成績のみで判定する．
A+~Fの6段階評価でD以上のものを合格とする．

1時間

受講生へのフィードバック方法

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

指定教科書なし

参考書

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
Pythonによるスクレイピング＆機械学習，クジラ飛行机，ソシム株式会社

オフィスアワー

曜日：水曜日時間：15:50～17:20
居室：A2472（新宿キャンパス）受講生へのメッセージ

実務家担当科目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
Ⅲ3c

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